LSTM LM
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
- RWTH Aachen University
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- Germany
- Publié
- 9 September 2012
- Auteurs
- M. Sundermeyer, R. Schlüter, H. Ney
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
- 102.7M
- Données d'entraînement
- 27,000,000 tokens
Multiple models were trained, the largest on transcribed French podcast data. "We trained an LSTM LM using 300 hidden nodes and 27 M running words of indomain training data" "Corpus sizes in number of running words; the vocabulary size of the Treebank corpus is 10 K, for Quaero French it is 170 K" Embedding and unembedding: 2*170000*300=102000000 LSTM: 4*600*300=720000 Total: 102000000+720000=102720000=1.03e8 (Assuming the embedding dimension is the same as the LSTM layer)
"We trained an LSTM LM using 300 hidden nodes and 27 M running words of indomain training data."
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
- 1.7 × 10¹⁶ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
FLOP per input for LSTM layer is 4*2*(M+N)*M, for N inputs and M outputs. Embedding FLOPs: 2 * 170000 * 300 = 102,000,000 LSTM FLOPs: 4 * 2 * (300 + 300) * 300 = 1,440,000 Unembedding FLOPs: 2 * 170000 * 300 = 102,000,000 Total: 205,440,000 FLOPs per word per forward pass For 27M training input words and including backward passes: 27M * 3 * 205,440,000 = 1.66e16 However, it sounds like they're doing something with a secondary acoustic model, so this may be an underestimate.
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
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- LSTM Neural Networks for Language Modeling
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
LSTM LM a été publié par RWTH Aachen University, dans le pays enregistré comme Germany, durant September 2012. 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.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Comment il a été entraîné
La production a nécessité des calculs totalisant environ 1.7 × 10¹⁶ 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 27,000,000 jetons de texte
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : highly cited.
Réponses
LSTM LM — questions courantes
LSTM LM— 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.
LSTM LM— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 102.7M. Multiple models were trained, the largest on transcribed French podcast data. "We trained an LSTM LM using 300 hidden nodes and 27 M running words of indomain training data" "Corpus sizes in number of running words; the vocabulary size of the Treebank corpus is 10 K, for Quaero French it is 170 K" Embedding and unembedding: 2*170000*300=102000000 LSTM: 4*600*300=720000 Total: 102000000+720000=102720000=1.03e8 (Assuming the embedding dimension is the same as the LSTM layer). 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.
LSTM LM— qui l'a créé ?
Il a été publié par RWTH Aachen University, basé sur Germany, une organisation catégorisée comme academia.
LSTM LM— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans September 2012. 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.
LSTM LM— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
LSTM LM— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1.7 × 10¹⁶ 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.
LSTM LM— 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.
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.