RNN+weight noise+dynamic eval
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- University of Toronto
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- Canada
- Publicado
- 4 August 2013
- Autores
- Alex Graves
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 54M
- Datos de entrenamiento
- 929,000 tokens
- Épocas
- 14
"the word-level network had 10,000 inputs and outputs and around 54M weights"
14 epochs (Table 1)
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 4.2 × 10¹⁵ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 54000000 parameters * 929000 tokens * 14 epochs = 4.213944e+15 FLOP
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
- Citas
- 4,734
- Datos de referencia
- RNN+weight noise+dynamic eval
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Generating Sequences With Recurrent Neural Networks
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
RNN+weight noise+dynamic eval fue publicado por University of Toronto, en el país registrado como Canada, durante August 2013. Sale de una organización categorizada como academia.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Entrenamiento y procedencia
El entrenamiento consumió alrededor de 4.2 × 10¹⁵ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 929,000 tokens de texto
Respuestas
RNN+weight noise+dynamic eval — preguntas comunes
RNN+weight noise+dynamic eval— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 54M. "the word-level network had 10,000 inputs and outputs and around 54M weights". Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
RNN+weight noise+dynamic eval— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por University of Toronto, basado en Canada, una organización categorizada como academia.
RNN+weight noise+dynamic eval— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en August 2013. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
RNN+weight noise+dynamic eval— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
RNN+weight noise+dynamic eval— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 4.2 × 10¹⁵ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
RNN+weight noise+dynamic eval— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
RNN+weight noise+dynamic eval— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.