bRSM + cache
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
- Numenta,Incubator 491
- Szervezet típusa
- Industry,Industry
- Ország
- United States of America, Australia
- Közölt
- 2 December 2019
- Szerzők
- Jeremy Gordon, David Rawlinson, Subutai Ahmad
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
- 2.6M
- Képzési adatok
- 912,344 tokens
- Epochok
- 19
Table 2
batch size 300 "the bRSM model overfits quickly to the PTB training set, as illustrated by increasing volatility and ultimately a quick rise in test loss after 40-60,000 mini-batches of training." 300*60000 / 912344 = 19.7 epochs
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
- 2.8 × 10¹⁴ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 2550000 parameters * 300 tokens per batch [speculatively, I am not sure if it is sequences per batch or tokens per batch] * 60000 steps = 2.754e+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
- Open source
GNU (copyleft) license for code: https://github.com/numenta/nupic.research/tree/master/projects/rsm
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
- Hivatkozások
- 6
- Benchmark adatok
- bRSM + cache
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Long Distance Relationships without Time Travel: Boosting the Performance of a Sparse Predictive Autoencoder in Sequence Modeling
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
bRSM + cache ki lett adva által Numenta,Incubator 491, az országban rögzítve mint United States of America, alatt December 2019. A kiadó kategóriája alá tartozik industry,Industry.
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 létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 2.8 × 10¹⁴ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 912,344 szöveg tokenjei
Válaszok
bRSM + cache — gyakori kérdések
bRSM + cache— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2019. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
bRSM + cache— 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.
bRSM + cache— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.8 × 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.
bRSM + cache— 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.
bRSM + cache— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
bRSM + cache— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 2.6M. Table 2. 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.
bRSM + cache— Ki készítette ezt?
Kiadta Numenta,Incubator 491, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Industry.
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..