Dropout-LSTM+Noise(Laplace) - medium (WT2)
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
- Columbia University,New York University (NYU),Princeton University
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 3 May 2018
- Szerzők
- Adji B. Dieng, Rajesh Ranganath, Jaan Altosaar, David M. Blei
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
- 13M
- Képzési adatok
- 2,000,000 tokens
- Epochok
- 200
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 × 10¹⁶ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 13000000 parameters * 2000000 tokens * 200 epochs = 3.12e+16 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
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 27
- Benchmark adatok
- Dropout-LSTM+Noise(Laplace)
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Noisin: Unbiased Regularization for Recurrent Neural Networks
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Dropout-LSTM+Noise(Laplace) - medium (WT2) ki lett adva által Columbia University,New York University (NYU),Princeton University, az országban rögzítve mint United States of America, alatt May 2018. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia,Academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 3.1 × 10¹⁶ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A tanító készlet kb. futott 2,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
Dropout-LSTM+Noise(Laplace) - medium (WT2) — gyakori kérdések
Dropout-LSTM+Noise(Laplace) - medium (WT2)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a May 2018. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Dropout-LSTM+Noise(Laplace) - medium (WT2)— 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.
Dropout-LSTM+Noise(Laplace) - medium (WT2)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 3.1 × 10¹⁶ 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.
Dropout-LSTM+Noise(Laplace) - medium (WT2)— 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.
Dropout-LSTM+Noise(Laplace) - medium (WT2)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Dropout-LSTM+Noise(Laplace) - medium (WT2)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 13M. 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.
Dropout-LSTM+Noise(Laplace) - medium (WT2)— Ki készítette ezt?
Kiadta Columbia University,New York University (NYU),Princeton University, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Academia.
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..