ELMo
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 Washington,Allen Institute for AI
- Type d'organisation
- Academia,Research collective
- Pays
- United States of America
- Publié
- 1 February 2018
- Auteurs
- Matthew E. Peters, Mark Neumann, Mohit Iyyer, Matt Gardner, Christopher Clark, Kenton Lee, Luke Zettlemoyer
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Question answering, Sentiment classification, Language modeling
- Approche
- Self-supervised learning
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
- 94M
- Données d'entraînement
- 2,000,000,000 tokens
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
- 3.3 × 10¹⁵ FLOP
- Comment cela a été établi
- Third-party estimation
3300e12 - https://github.com/amirgholami/ai_and_memory_wall
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
- Highly cited
- Confiance d'enregistrement
- Speculative
- Citations
- 12,156
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Deep contextualized word representations
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Contexte
ELMo a été publié par University of Washington,Allen Institute for AI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant February 2018. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia,Research collective.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de question answering, Sentiment classification, Language modeling.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
La production a nécessité des calculs totalisant environ 3.3 × 10¹⁵ 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 2,000,000,000 jetons de texte
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. highly cited.
Réponses
ELMo — questions courantes
ELMo— 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.
ELMo— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
ELMo— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 94M. 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.
ELMo— qui l'a créé ?
Il a été publié par University of Washington,Allen Institute for AI, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Research collective.
ELMo— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans February 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.
ELMo— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de question answering, Sentiment classification, 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.
ELMo— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 3.3 × 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.
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.