Multi-cell LSTM
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 Hyderabad
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- India
- Publié
- 15 November 2018
- Auteurs
- Thomas Cherian, Akshay Badola, Vineet Padmanabhan
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
- 7.2M
- Données d'entraînement
- 929,000 tokens
- Époques
- 50
Based on the details in the paper, the number of parameters in the Multi-cell LSTM model can be calculated as follows: The model has 2 hidden LSTM layers, each with 1500 hidden units Each LSTM unit is a multi-cell LSTM with 10 memory cells per unit For a standard LSTM layer with n hidden units: W matrix: n x input_size U matrix: n x n 4 bias vectors of size n (for input, forget, cell, output gates) So for each multi-cell LSTM layer with 1500 units and 10 cells per unit: W matrix: 1500 x inp…
50 epochs (from Figure 4)
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 × 10¹⁵ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 7200000 parameters * 929000 tokens * 50 epochs = 2.00664e+15 FLOP
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
- Likely
- Citations
- 6
- Données de référence
- Multi-cell LSTM
"The proposed multi-cell LSTM language models outperform the state-of-the-art results on well-known Penn Treebank (PTB) setup"
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Multi-cell LSTM Based Neural Language Model
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
Multi-cell LSTM a été publié par University of Hyderabad, dans le pays enregistré comme India, durant November 2018. L'organisation de publication est catégorisée comme academia.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Entraînement et provenance
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 2 × 10¹⁵ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 929,000 jetons de texte
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. sOTA improvement.
Réponses
Multi-cell LSTM — questions courantes
Multi-cell LSTM— qui l'a créé ?
Il a été publié par University of Hyderabad, basé sur India, une organisation catégorisée comme academia.
Multi-cell LSTM— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans November 2018. 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.
Multi-cell LSTM— 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.
Multi-cell LSTM— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 2 × 10¹⁵ 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.
Multi-cell LSTM— 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.
Multi-cell LSTM— 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.
Multi-cell LSTM— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 7.2M. Based on the details in the paper, the number of parameters in the Multi-cell LSTM model can be calculated as follows: The model has 2 hidden LSTM layers, each with 1500 hidden units Each LSTM unit is a multi-cell LSTM with 10 memory cells per unit For a standard LSTM layer with n hidden units: W matrix: n x input_size U matrix: n x n 4 bias vectors of size n (for input, forget, cell, output gates) So for each multi-cell LSTM layer with 1500 units and 10 cells per unit: W matrix: 1500 x input_size U matrix: 1500 x 1500 4 bias vectors of size 1500 Number of parameters is same as standard LSTM layer For the 2 hidden layers: Input size for Layer 1: embedding dimension (estimated 300 in paper) Input size for Layer 2: 1500 (output of layer 1) Total params = Layer 1: 1500 x (300 + 1500 + 4) = 2,706,000 Layer 2: 1500 x (1500 + 1500 + 4) = 4,506,000 Total Parameters = 2,706,000 + 4,506,000 = 7,212,000 So the total number of parameters for the Multi-cell LSTM model with 2 layers of 1500 units and 10 cells per unit is approximately 7.2 million. 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.