ONLSTM-SYD
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
- Westlake University,Institute for Advanced Study,McGill University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),CIFAR AI Research,University of Montreal / Université de Montréal
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective,Academia
- Ország
- China, United States of America, Canada
- Közölt
- 12 May 2020
- Szerzők
- Wenyu Du, Zhouhan Lin, Yikang Shen, Timothy J. O'Donnell, Yoshua Bengio, Yue Zhang
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
- 25M
- Képzési adatok
- 912,344 tokens
- Epochok
- 1,000
25M Table 1
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
- 1.4 × 10¹⁷ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 25 * 10^6 parameters * 912 344 tokens * 1000 epochs = 1.368516e+17 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
- Open source
BSD-3 license: https://github.com/wenyudu/SDLM
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 15
- Benchmark adatok
- ONLSTM-SYD
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Exploiting Syntactic Structure for Better Language Modeling: A Syntactic Distance Approach
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
ONLSTM-SYD ki lett adva által Westlake University,Institute for Advanced Study,McGill University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),CIFAR AI Research,University of Montreal / Université de Montréal, az országban rögzítve mint China, alatt May 2020. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Academia,Academia,Academia,Research collective,Academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Képzés és származás
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 1.4 × 10¹⁷ 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
ONLSTM-SYD — gyakori kérdések
ONLSTM-SYD— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 25M. 25M Table 1. 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.
ONLSTM-SYD— Ki készítette ezt?
Kiadta Westlake University,Institute for Advanced Study,McGill University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),CIFAR AI Research,University of Montreal / Université de Montréal, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Academia,Academia,Research collective,Academia.
ONLSTM-SYD— Mikor adták ki?
Kibocsátották a May 2020. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
ONLSTM-SYD— 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.
ONLSTM-SYD— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.4 × 10¹⁷ 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.
ONLSTM-SYD— 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.
ONLSTM-SYD— 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..