Base LM + kNN LM + Continuous 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
- Stanford University,Facebook AI Research
- Szervezet típusa
- Academia,Industry
- Ország
- United States of America, France
- Közölt
- 1 November 2019
- Szerzők
- Urvashi Khandelwal, Omer Levy, Dan Jurafsky, Luke Zettlemoyer, Mike Lewis
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
- 247M
- Képzési adatok
- 103,000,000 tokens
- Epochok
- 200
"we take the exact architecture and optimization described by Baevski & Auli (2019) and use it to create a kNN-LM for inference. This model consists of 16 layers, each with 16 self-attention heads, 1024 dimensional hidden states, and 4096 dimensional feedforward layers, amounting to 247M trainable parameters."
" During this forward pass, each target token is provided a minimum of 1536 tokens of prior context for WIKITEXT-103" 200 epochs - figure 8
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
- 3.1 × 10¹⁹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 247*10^6 parameters * 103000000 tokens * 200 epochs = 3.05292e+19 FLOP __________ for the Algorithmic progress paper 7.3 × 10^18 FLOP was estimated similar to supposedly base model (transformer)
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
Training code, MIT: https://github.com/urvashik/knnlm
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 1,049
- Benchmark adatok
- Base LM + kNN LM + Continuous Cache
"GNN-LM achieves a new state-of-the-art perplexity of 14.8 on WikiText-103"
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Generalization through Memorization: Nearest Neighbor Language Models
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
Base LM + kNN LM + Continuous Cache ki lett adva által Stanford University,Facebook AI Research, az országban rögzítve mint United States of America, alatt November 2019. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,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.
Mi került a felépítésébe
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 3.1 × 10¹⁹ 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 103,000,000 szöveg tokenjei
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: sOTA improvement.
Válaszok
Base LM + kNN LM + Continuous Cache — gyakori kérdések
Base LM + kNN LM + Continuous Cache— Ki készítette ezt?
Kiadta Stanford University,Facebook AI Research, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry.
Base LM + kNN LM + Continuous Cache— Mikor adták ki?
Kibocsátották a November 2019. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Base LM + kNN LM + Continuous Cache— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
Base LM + kNN LM + Continuous Cache— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 3.1 × 10¹⁹ 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.
Base LM + kNN LM + Continuous 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.
Base LM + kNN LM + Continuous Cache— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Base LM + kNN LM + Continuous Cache— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 247M. "we take the exact architecture and optimization described by Baevski & Auli (2019) and use it to create a kNN-LM for inference. This model consists of 16 layers, each with 16 self-attention heads, 1024 dimensional hidden states, and 4096 dimensional feedforward layers, amounting to 247M trainable parameters.". 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.
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..