R-Transformer
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
- Michigan State University,TAL Education Group (Xueersi)
- Szervezet típusa
- Academia,Industry
- Ország
- United States of America, China
- Közölt
- 12 July 2019
- Szerzők
- Zhiwei Wang, Yao Ma, Zitao Liu, Jiliang Tang
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
- 15.8M
- Képzési adatok
- 912,344 tokens
- Epochok
- 100
https://colab.research.google.com/drive/1afDpFvO3Dtry2Mdg8C1aUBV_sMF7LGb7?usp=sharing
default number of epochs in the code: https://github.com/DSE-MSU/R-transformer/tree/master/language_word
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
- 8.6 × 10¹⁵ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 15800000 parameters * 912344 tokens * 100 epochs = 8.6490211e+15 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 (non-commercial)
code, no clear license: https://github.com/DSE-MSU/R-transformer/tree/master/language_word
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 116
- Benchmark adatok
- R-Transformer
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- R-Transformer: Recurrent Neural Network Enhanced Transformer
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
R-Transformer ki lett adva által Michigan State University,TAL Education Group (Xueersi), az országban rögzítve mint United States of America, alatt July 2019. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik 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.
Képzés és származás
A képzés futás körülbelül 8.6 × 10¹⁵ 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
R-Transformer — gyakori kérdések
R-Transformer— 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.
R-Transformer— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
R-Transformer— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 15.8M. https://colab.research.google.com/drive/1afDpFvO3Dtry2Mdg8C1aUBV_sMF7LGb7?usp=sharing. 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.
R-Transformer— Ki készítette ezt?
Kiadta Michigan State University,TAL Education Group (Xueersi), alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry.
R-Transformer— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 2019. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
R-Transformer— 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.
R-Transformer— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 8.6 × 10¹⁵ 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.
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..