Large regularized LSTM
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
- New York University (NYU),Google Brain
- Szervezet típusa
- Academia,Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 8 September 2014
- Szerzők
- Wojciech Zaremba, Ilya Sutskever, Oriol Vinyals
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
- 66M
- Képzési adatok
- 929,000 tokens
- Epochok
- 55
"The large LSTM has 1500 units per layer and its parameters are initialized uniformly in [−0.04, 0.04]" 66M according to Table 3 of https://arxiv.org/pdf/1611.01462
" We train the model for 55 epochs with a learning rate of 1"
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
- 4.3 × 10¹⁶ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware,Operation counting
3520000000000 FLOP / s/ GPU [tesla k20c assumed, the paper says just "Nvidia k20"] * 1 GPU * 24 hours [could be less, they report "the entire day"] * 3600 s / hour * 0.3 [assumed utilization] = 9.12384e+16 FLOP 6 FLOP / parameter / token * 66000000 parameters * 929000 tokens * 55 epochs = 2.023362e+16 FLOP sqrt(2.023362e+16*9.12384e+16) = 4.2966069e+16
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA Tesla K20c
- Használt chipek
- 1
- Fali óra idő
- 24 hours
- Teljesítményfogyasztás
- 264 W
"Training this network takes an entire day on an NVIDIA K20 GPU."
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
Apache: https://github.com/wojzaremba/lstm train: https://github.com/wojzaremba/lstm/blob/master/main.lua
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 3,224
- Benchmark adatok
- Large regularized LSTM
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Recurrent Neural Network Regularization
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Large regularized LSTM ki lett adva által New York University (NYU),Google Brain, az országban rögzítve mint United States of America, alatt September 2014. 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.
Mi került a felépítésébe
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 4.3 × 10¹⁶ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA Tesla K20c. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 929,000 szöveg tokenjei
Válaszok
Large regularized LSTM — gyakori kérdések
Large regularized LSTM— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2014. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Large regularized LSTM— 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.
Large regularized LSTM— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 4.3 × 10¹⁶ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA Tesla K20c. 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.
Large regularized LSTM— 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.
Large regularized LSTM— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Large regularized LSTM— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 66M. "The large LSTM has 1500 units per layer and its parameters are initialized uniformly in [−0.04, 0.04]" 66M according to Table 3 of https://arxiv.org/pdf/1611.01462. 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.
Large regularized LSTM— Ki készítette ezt?
Kiadta New York University (NYU),Google Brain, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry.
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..