RNN for 1B words
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
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 11 December 2013
- Auteurs
- Ciprian Chelba, Tomas Mikolov, Mike Schuster, Qi Ge, Thorsten Brants, Phillipp Koehn, Tony Robinson
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
- 20B
- Données d'entraînement
- 1,000,000,000 tokens
20B from Table 1
from abstract: 'With almost one billion words of training data, '
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.
- Chips utilisés
- 24
- Heures de puce
- 5,760
- Temps en temps réel
- 240 hours (10 days)
from Table 1,240 hours on 24 CPUs
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,SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Speculative
- Citations
- 1,205
from abstract: 'We show performance of several well-known types of language models, with the best results achieved with a recurrent neural network based language model. The baseline unpruned Kneser-Ney 5-gram model achieves perplexity 67.6; a combination of techniques leads to 35% reduction in perplexity, or 10% reduction in cross-entropy (bits), over that baseline. '
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- One Billion Word Benchmark for Measuring Progress in Statistical Language Modeling
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
RNN for 1B words a été publié par Google, dans le pays enregistré comme United States of America, durant December 2013. 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.
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
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 1,000,000,000 jetons de texte
Son critère d'inclusion : highly cited,SOTA improvement.
Réponses
RNN for 1B words — questions courantes
RNN for 1B words— 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.
RNN for 1B words— 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.
RNN for 1B words— 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.
RNN for 1B words— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 20B. 20B 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.
RNN for 1B words— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
RNN for 1B words— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans December 2013. 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.