Predictive Coding NN
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
- Technical University of Munich
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Germany
- Közölt
- 2 December 1994
- Szerzők
- J. Schmidhuber, Stefan Heil
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
- 206.9K
- Képzési adatok
- 600,000 tokens
- Epochok
- 25
5*80*430+430+430*80+80=206910 "P has nk input units and k output units. n is called the "time-window size" "Note that the time-window was quite small (n = 5)." "alphabet consisted of k = 80 possible characters" "P had 430 hidden units"
Training dataset: 15000*40=600000 "The training set for the predictor was given by a set of 40 articles from the newspaper Miinchner M erkur, each containing between 10000 and 20000 characters."
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
- 1.9 × 10¹³ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
2*206910*3*15000000=18621900000000=1.86e13 "The training phase consisted of 25 sweeps through the training set"
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Határmodell
- Yes
- Miért követik nyomon
- Historical significance
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Predictive Coding with Neural Nets: Application to Text Compression
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
Predictive Coding NN ki lett adva által Technical University of Munich, az országban rögzítve mint Germany, alatt December 1994. A kiadó kategóriája alá tartozik 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.
Képzés és származás
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 1.9 × 10¹³ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 600,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: historical significance.
Válaszok
Predictive Coding NN — gyakori kérdések
Predictive Coding NN— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 1994. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Predictive Coding NN— 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.
Predictive Coding NN— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.9 × 10¹³ 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.
Predictive Coding NN— 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.
Predictive Coding NN— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Predictive Coding NN— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 206.9K. 5*80*430+430+430*80+80=206910 "P has nk input units and k output units. n is called the "time-window size" "Note that the time-window was quite small (n = 5)." "alphabet consisted of k = 80 possible characters" "P had 430 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.
Predictive Coding NN— Ki készítette ezt?
Kiadta Technical University of Munich, alapján Germany, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint 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..