TaLK Convolution
Nincs becslés
Ennekhez a modellhez nincs hardverkövetelmény
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így azt semmilyen méretben nem lehet letölteni vagy saját hardveren futtatni. Csak az adattovábbítóján keresztül érhető el, és semmilyen grafikus kártya nem változtat ezen..
Felvételen
Teljes specifikáció
Minden adatok ezen a modellen. A legtöbb leírás arról szól, hogyan volt kiképzve, nem pedig arról, hogyan fut — hasznos háttérinformáció arra vonatkozóan, hogy mennyi munka került bele, és hogyan viszonyul más méretű modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Carleton University
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Canada
- Kiadva
- 8 February 2020
- Szerzők
- Vasileios Lioutas, Yuhong Guo
Mit csinál
A modell által épített probléma területek. Egy modell több különbözőt is tartalmazhat.
- Irányítószám
- Language
- Feladat
- Language modeling, Translation, Text summarization
- Numerikus formátum
- FP16
Méret
Mekkora a modell és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek meghatározzák, hogy illeszkedik-e egy adott grafikus kártyára.
- Paraméterek
- 240M
- Képzési adatok
- 103,000,000 tokens
- Epókák
- 182
- Tételméret
- 65,536
Table 5 "For the language model, we followed the same configuration as Baevski & Auli (2019). We used 17 decoding layers, each layer with a 1024 hidden size, a 4096 feed-forward hidden size and 8 heads. The adaptive input factor was set to 4."
" We replicated their setup and partition the training data into blocks of 512 contiguous tokens" " same setup as in Baevski & Auli (2019)" https://arxiv.org/abs/1809.10853 in that paper they trained for 286k steps in batches of 65,536 tokens. 286000*65536 / 103000000= 182 epochs (same as in as in Baevski & Auli (2019))
same setup as in Baevski & Auli (2019)
Képzés számítás
A modell betanításához végzett aritmetikai műveletek, amelyet lebegőpontos műveletekben mérnek. Ez a tréning futásának költségét méri, nem azt, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 2.7 × 10¹⁹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 240000000 parameters * 286000 steps * 65536 tokens per batch = 2.6990346e+19 FLOP
A képzési futam
A kiképzéshez fizikailag szükséges volt: milyen chipek, hány, meddig és mennyi áramot vett le a hálózatról.
- Képzési hardver
- NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11GB
- Felhasznált chipek
- 8
- Energiafogyasztás
- 4.1 kW
Elérhetőség
Hogy megszerezheted-e a modellt és futtathatod a saját hardvereden, ami eldönti, hogy a ezen az oldalon szereplő grafikus kártyák adatai alkalmazhatóak-e.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
MIT, code and weights (though this repo is for translation not WT-103): https://github.com/lioutasb/TaLKConvolutions?tab=readme-ov-file
Hogyan van besorolva
Címkék, amelyeket a forráshalmaz alkalmaz, amikor figyelemmel kíséri a figyelemre méltó modelleket, és mennyire biztos a bejegyzésben.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Rögzítési bizalom
- Likely
- Citations
- 30
- Benchmark data
- TaLK Convolution
"[We] set a new state-of-the-art result on the IWSLT De-En and CNN-DailyMail datasets"
Források
Honnan származik ez a rekord és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Time-aware Large Kernel Convolutions
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentek a számok
Erről a modellről
TaLK Convolution was published by Carleton University, in Canada, in February 2020. The organisation is categorised as academia.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling, Translation, Text summarization.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Hogyan lett betanítva
The training run consumed about 2.7 × 10¹⁹ FLOP, on NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11GB. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
Around 103,000,000 tokens went into training it.
Its inclusion criterion is sOTA improvement.
Válaszok
TaLK Convolution — Gyakran ismételt kérdések
How much compute was used to train TaLK Convolution?
Around 2.7 × 10¹⁹ FLOP, on NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11GB. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run TaLK Convolution?
None. TaLK Convolution is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is TaLK Convolution open source?
No. TaLK Convolution has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does TaLK Convolution have?
TaLK Convolution has 240M parameters. Table 5 "For the language model, we followed the same configuration as Baevski & Auli (2019). We used 17 decoding layers, each layer with a 1024 hidden size, a 4096 feed-forward hidden size and 8 heads. The adaptive input factor was set to 4.". That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created TaLK Convolution?
TaLK Convolution was published by Carleton University, based in Canada, categorised as academia.
When was TaLK Convolution released?
TaLK Convolution was published in February 2020. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is TaLK Convolution used for?
TaLK Convolution works in Language, and is recorded as handling language modeling, Translation, Text summarization. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már rendelkezik egy kártyával és szeretné tudni, hogy minden mit fog futtatni, kérjük, folytassa., kezdje a hardverrel inkább.