TransformerXL + spectrum control
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- University of California Los Angeles (UCLA),JD.com
- Type d'organisation
- Academia,Industry
- Pays
- United States of America, China
- Publié
- 11 March 2020
- Auteurs
- Lingxiao Wang, Jing Huang, Kevin Huang, Ziniu Hu, Guangtao Wang, Quanquan Gu
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Language modeling
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 151M
- Données d'entraînement
- 103,000,000 tokens
- Époques
- 250
- Taille de lot
- 61,440
151M (Table 2) " On the large WikiText-103 dataset, we implement our method based on the state-of-the-art Transformer-XL based models (Dai et al., 2019). We follow the same settings reported in (Dai et al., 2019), and our implementation is based on the official code for Transformer-XL."
"For WikiText-103 dataset, we use four NVIDIA Tesla V100 GPU and set the batch size to be 40." unknown amount of epochs and training steps but they say they follow original Transformer-XL setup (400K steps + 16K warmup steps, 128 batch size, 384 sequence length) 400000*4*40*384 / 103000000 = 248 epochs
4*40*384
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 2.6 × 10¹⁹ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting,Hardware
6 FLOP / parameter / token * 151000000 parameters * 103000000 tokens * 250 epochs = 2.33295e+19 FLOP 31330000000000 FLOP / sec / GPU [fp16] * 4 GPUs * 3152 sec per epoch * 250 epochs * 0.3 [assumed precision] = 2.9625648e+19 FLOP sqrt(2.33295e+19*2.9625648e+19) = 2.6289761e+19 FLOP 'speculative' confidence due to the assumption of the amount of epochs
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA V100
- Chips utilisés
- 4
- Temps en temps réel
- 219 hours (9.1 days)
- Consommation d'énergie
- 2.5 kW
3152 sec per epoch (Table 7) * 250 epochs / 3600 sec/hour = 219 hours
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Unreleased
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Speculative
- Citations
- 90
- Données de référence
- TransformerXL + spectrum control
"We demonstrate that our spectrum control method outperforms the state-of-the-art Transformer-XL modeling for language model" " Our spectrum control method outperforms the latest state-of-the-art TransformerXL model on WikiText-103 dataset for language modeling; and obtains close to 1.5 BLEU improvement on IWSLT 2014 German-English translation task compared to the Transformer baseline model."
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Improving Neural Language Generation with Spectrum Control
- Dernière mise à jour
- 1 December 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
TransformerXL + spectrum control a été publié par University of California Los Angeles (UCLA),JD.com, dans le pays enregistré comme United States of America, durant March 2020. Cela provient d'une organisation classée comme academia,Industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a consommé environ 2.6 × 10¹⁹ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA V100. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 103,000,000 jetons de texte
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : sOTA improvement.
Réponses
TransformerXL + spectrum control — questions courantes
TransformerXL + spectrum control— qui l'a créé ?
Il a été publié par University of California Los Angeles (UCLA),JD.com, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Industry.
TransformerXL + spectrum control— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans March 2020. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
TransformerXL + spectrum control— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
TransformerXL + spectrum control— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 2.6 × 10¹⁹ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA V100. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
TransformerXL + spectrum control— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
TransformerXL + spectrum control— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
TransformerXL + spectrum control— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 151M. 151M (Table 2) " On the large WikiText-103 dataset, we implement our method based on the state-of-the-art Transformer-XL based models (Dai et al., 2019). We follow the same settings reported in (Dai et al., 2019), and our implementation is based on the official code for Transformer-XL.". Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.