10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)
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
- Google Brain
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 11 February 2016
- Auteurs
- Rafal Jozefowicz, Oriol Vinyals, Mike Schuster, Noam Shazeer, Yonghui Wu
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
- 1B
- Données d'entraînement
- tokens
1.04B (Table 1)
"The experiments are performed on the 1B Word Benchmark data set introduced by (Chelba et al., 2013), which is a publicly available benchmark for measuring progress of statistical language modeling. The data set contains about 0.8B words with a vocabulary of 793471 words, including sentence boundary markers."
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
- 8.8 × 10¹⁹ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware
504*3600*5046000000000*32*0.3 =8.7892439e+19
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 Tesla K40s
- Chips utilisés
- 32
- Heures de puce
- 504
- Consommation d'énergie
- 16.6 kW
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
- Likely
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Exploring the Limits of Language Modeling
- Dernière mise à jour
- 11 February 2026
Ce que les chiffres signifient
Contexte
10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS) a été publié par Google Brain, dans le pays enregistré comme United States of America, durant February 2016. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.
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.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 8.8 × 10¹⁹ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA Tesla K40s. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Réponses
10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS) — questions courantes
10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 8.8 × 10¹⁹ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA Tesla K40s. 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.
10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— 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.
10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— 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.
10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 1B. 1.04B (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.
10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google Brain, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans February 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.
10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— 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.
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.