RCTM
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
- University of Oxford
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Közölt
- 1 October 2013
- Szerzők
- Nal Kalchbrenner, Phil Blunsom
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Translation
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- 4,500,000 tokens
"The English sentences contain about 4.1M words"
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
- 9.3 × 10¹⁵ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
"The training of an RCTM takes about 15 hours on 3 multicore CPUs" Given the publication year, a rough estimate for the CPU performance is 16 FP32 per cycle, 4 cores, clock speed 4GHz, utilization of 0.3. 15*60*60*3*4*12*4000000000*0.3=9331200000000000=9.33e15
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Használt chipek
- 3
- Fali óra idő
- 15 hours
The training of an RCTM takes about 15 hours on 3 multicore CPUs.
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- Highly cited
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Recurrent Continuous Translation Models
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
RCTM ki lett adva által University of Oxford, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt October 2013. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása translation.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Képzés és származás
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 9.3 × 10¹⁵ 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 4,500,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: highly cited.
Válaszok
RCTM — gyakori kérdések
RCTM— 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.
RCTM— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
RCTM— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
RCTM— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Oxford, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
RCTM— Mikor adták ki?
Kibocsátották a October 2013. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
RCTM— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot translation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
RCTM— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 9.3 × 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..