RNNLM + Dynamic KL Regularization (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
- Northwestern University
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 27 April 2018
- Szerzők
- Thanapon Noraset, David Demeter, Doug Downey
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
- 87.6M
- Képzési adatok
- 2,000,000 tokens
- Epochok
- 20
Calculatable - 2-layer LSTM with 650 hidden units.
"Perplexity validation stops significantly improving after around 20 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
- 2.1 × 10¹⁶ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 87600000 parameters * 2000000 tokens * 20 epochs = 2.1024e+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
code, but not experiment code: https://github.com/northanapon/seqmodel/tree/aaai18
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 9
- Benchmark adatok
- RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2)
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Controlling Global Statistics in Recurrent Neural Network Text Generation
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2) ki lett adva által Northwestern University, az országban rögzítve mint United States of America, alatt April 2018. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.
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.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 2.1 × 10¹⁶ 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 2,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2) — gyakori kérdések
RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2)— Ki készítette ezt?
Kiadta Northwestern University, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2018. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2)— 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.
RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.1 × 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.
RNNLM + Dynamic KL Regularization (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.
RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 87.6M. Calculatable - 2-layer LSTM with 650 hidden units. 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..