10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)

Zárt súlyok Google Brain 1B Paraméterek February 2016

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
Google Brain
Szervezet típusa
Industry
Ország
United States of America
Közölt
11 February 2016
Szerzők
Rafal Jozefowicz, Oriol Vinyals, Mike Schuster, Noam Shazeer, Yonghui Wu

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
1B

1.04B (Table 1)

Képzési adatok
tokens

"The experiments are performed on the 1B Word Benchmark data set introduced by (Chelba et al., 2013), which is a publicly available benchmark for measuring progress of statistical language modeling. The data set contains about 0.8B words with a vocabulary of 793471 words, including sentence boundary markers."

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
8.8 × 10¹⁹ FLOP

504*3600*5046000000000*32*0.3 =8.7892439e+19

Hogyan jött létre
Hardware

A tréning futás

Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.

Képzési hardver
NVIDIA Tesla K40s
Használt chipek
32
Chip-óra
504
Teljesítményfogyasztás
16.6 kW

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Likely

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Exploring the Limits of Language Modeling
Utoljára frissítve
11 February 2026

Mit jelentenek a számok

Háttér

10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS) ki lett adva által Google Brain, az országban rögzítve mint United States of America, alatt February 2016. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

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.

Hogyan lett betanítva

A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 8.8 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA Tesla K40s. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Válaszok

10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS) — gyakori kérdések

01

10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 8.8 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA Tesla K40s. 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.

02

10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— 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.

03

10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— Nyílt forráskódú?

A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.

04

10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 1B. 1.04B (Table 1). 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.

05

10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— Ki készítette ezt?

Kiadta Google Brain, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

06

10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— Mikor adták ki?

Kibocsátották a February 2016. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

07

10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 11 February 2026

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..