Feedback Transformer
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
- LORIA,University of Lorraine,Facebook AI Research
- Type d'organisation
- Academia,Academia,Industry
- Pays
- France, United States of America
- Publié
- 21 February 2020
- Auteurs
- Angela Fan, Thibaut Lavril, Edouard Grave, Armand Joulin, Sainbayar Sukhbaatar
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
- 126M
- Données d'entraînement
- 103,000,000 tokens
- Époques
- 267.23
- Taille de lot
- 131,072
Table 3 shows 126M. There is another instance of the Feedback Transformer mentioned in Table 9 with 139M parameters.
"The models are trained for 200k steps and the finetuned for additional 10k steps." from Table 9 (describes 139M model) batch size 512 sequence length 256 256*512*210000 / 103000000 = 267 epochs "speculative" confidence since there is no clear description of the 126M model and numbers are assumed based on 139M model description
256*512
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
- 7.7 × 10¹⁸ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting,Hardware
6 FLOP / token / parameter * 126*10^6 parameters * 256 tokens per sequences * 512 sequences per batch * 210000 steps = 2.0808991e+19 FLOP assuming V100 GPU fp16: 31330000000000 FLOP/sec/GPU * 1 GPU * 84 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 2.8422576e+18 FLOP sqrt(2.0808991e+19*2.8422576e+18) = 7.690547e+18 FLOP ___________ in the Algorithmic progress paper they used estimation of 4.41e+19 FLOP also with low confidence
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.
- Temps en temps réel
- 84 hours
" Our Feedback architecture takes 3.5 days to train" 3.5*24 = 84 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
- 41
- Données de référence
- Feedback Transformer
"As shown in Table 4, the Feedback Transformer model achieves a new SOTA performance (on Enwiki8) of 0.96 bit-per-byte despite its small size."
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Addressing Some Limitations of Transformers with Feedback Memory
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Contexte
Feedback Transformer a été publié par LORIA,University of Lorraine,Facebook AI Research, dans le pays enregistré comme France, durant February 2020. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia,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 7.7 × 10¹⁸ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'ensemble d'entraînement a duré environ 103,000,000 jetons de texte
Son critère d'inclusion : sOTA improvement.
Réponses
Feedback Transformer — questions courantes
Feedback Transformer— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
Feedback Transformer— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 7.7 × 10¹⁸ FLOP. 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.
Feedback Transformer— 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.
Feedback Transformer— 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.
Feedback Transformer— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 126M. Table 3 shows 126M. There is another instance of the Feedback Transformer mentioned in Table 9 with 139M parameters. 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.
Feedback Transformer— qui l'a créé ?
Il a été publié par LORIA,University of Lorraine,Facebook AI Research, basé sur France, une organisation catégorisée comme academia,Academia,Industry.
Feedback Transformer— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans February 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.
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.