Delta RNN (+ full context)
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- IDSIA,SUPSI,King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia,Academia
- Paese
- Switzerland, Saudi Arabia
- Pubblicato
- 11 June 2021
- Autori
- Kazuki Irie, Imanol Schlag, Róbert Csordás, Jürgen Schmidhuber
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 44.6M
- Dati di addestramento
- 103,000,000 tokens
- Epoche
- 40
44.6M
"All models are trained and evaluated on the span of 256 tokens"
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 1.1 × 10¹⁸ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 44600000 parameters * 103000000 tokens * 40 epochs [assumed -> "Speculative" confidence] = 1.102512e+18 FLOP
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Open source
train and eval code for Delta RNN: https://github.com/IDSIA/recurrent-fwp/tree/master/language_modeling apache 2 license: https://github.com/IDSIA/recurrent-fwp/blob/master/language_modeling/LICENSE
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Speculative
- Citazioni
- 77
- Dati di benchmark
- Delta RNN (+ full context)
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Going Beyond Linear Transformers with Recurrent Fast Weight Programmers
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
Delta RNN (+ full context) è stato pubblicato da IDSIA,SUPSI,King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), nel paese registrato come Switzerland, durante June 2021. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Academia,Academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Addestramento e provenienza
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 1.1 × 10¹⁸ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il set di addestramento si aggirava attorno a 103,000,000 token di testo
Risposte
Delta RNN (+ full context) — domande comuni
Delta RNN (+ full context)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 44.6M. 44.6M. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Delta RNN (+ full context)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da IDSIA,SUPSI,King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), basato su Switzerland, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia.
Delta RNN (+ full context)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 2021. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
Delta RNN (+ full context)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
Delta RNN (+ full context)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.1 × 10¹⁸ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
Delta RNN (+ full context)— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Delta RNN (+ full context)— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.