Knowledge distillation student model
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
- Harvard University
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 22 September 2016
- Auteurs
- Yoon Kim, Alexander M. Rush
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Translation
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
- 84M
- Données d'entraînement
- 100,000,000 tokens
84M from Table 1.
"The training set has 4m sentences". If the average sentence is ~25 tokens (ballpark), dataset size is 4M * 25 * 2 = 200M 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
- 1 × 10¹⁷ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
6ND = 6 FLOP/param/token * 84000000 parameters * 200000000 tokens = 1.008e+17 FLOP (Speculative confidence since the amount of epochs is unknown)
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.
- Code d'entraînement
- Open source
https://github.com/harvardnlp/seq2seq-attn?tab=readme-ov-file MIT License
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.
- Confiance d'enregistrement
- Speculative
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Sequence-Level Knowledge Distillation
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
Knowledge distillation student model a été publié par Harvard University, dans le pays enregistré comme United States of America, durant September 2016. L'organisation de publication est catégorisée comme academia.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de translation.
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.
Entraînement et provenance
La production a nécessité des calculs totalisant environ 1 × 10¹⁷ 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 100,000,000 jetons de texte
Réponses
Knowledge distillation student model — questions courantes
Knowledge distillation student model— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1 × 10¹⁷ 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.
Knowledge distillation student model— 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.
Knowledge distillation student model— 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.
Knowledge distillation student model— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 84M. 84M from Table 1. 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.
Knowledge distillation student model— qui l'a créé ?
Il a été publié par Harvard University, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia.
Knowledge distillation student model— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans September 2016. 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.
Knowledge distillation student model— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de translation. 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.
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.