AFP+FPI (PTB)
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- University of Sheffield
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Közölt
- 4 June 2021
- Szerzők
- Zhengxiong Wang, Anton Ragni
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 2M
- Képzési adatok
- 912,344 tokens
- Epochok
- 20
- RNN with 1 hidden layer - 200 hidden units - Vocabulary size = 10,000 The RNN layer will have: - Input weight matrix U: (vocab size x hidden size) = (10,000 x 200) = 2,000,000 parameters - Recurrent weight matrix W: (hidden size x hidden size) = (200 x 200) = 40,000 parameters - Bias vector b: (hidden size) = (200) = 200 parameters Total parameters: U = 2,000,000 W = 40,000 b = 200 Total parameters = U + W + b = 2,000,000 + 40,000 + 200 = 2,040,200 Therefore,…
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 2.2 × 10¹⁴ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 2,040,200 parameters * 912344 tokens * 20 epochs = 2.2336371e+14 FLOP
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 4
- Benchmark adatok
- AFP+FPI (PTB)
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Approximate Fixed-Points in Recurrent Neural Networks
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
AFP+FPI (PTB) ki lett adva által University of Sheffield, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt June 2021. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 2.2 × 10¹⁴ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 912,344 szöveg tokenjei
Válaszok
AFP+FPI (PTB) — gyakori kérdések
AFP+FPI (PTB)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 2M. - RNN with 1 hidden layer - 200 hidden units - Vocabulary size = 10,000 The RNN layer will have: - Input weight matrix U: (vocab size x hidden size) = (10,000 x 200) = 2,000,000 parameters - Recurrent weight matrix W: (hidden size x hidden size) = (200 x 200) = 40,000 parameters - Bias vector b: (hidden size) = (200) = 200 parameters Total parameters: U = 2,000,000 W = 40,000 b = 200 Total parameters = U + W + b = 2,000,000 + 40,000 + 200 = 2,040,200 Therefore, the total number of parameters with 200 hidden units and 10,000 vocab size is 2,040,200. _______ from the Algorithmic progress paper spreadsheet. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
AFP+FPI (PTB)— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Sheffield, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
AFP+FPI (PTB)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2021. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
AFP+FPI (PTB)— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
AFP+FPI (PTB)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.2 × 10¹⁴ FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
AFP+FPI (PTB)— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
AFP+FPI (PTB)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..