AFP+FPI (WT2)
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
- University of Sheffield
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Pubblicato
- 4 June 2021
- Autori
- Zhengxiong Wang, Anton Ragni
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
- 13.6M
- Dati di addestramento
- tokens
- Epoche
- 40
Vocabulary size: 33000 Hidden size: 200 Parameters: 2*33000*200+200*200=13600000
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
- 6.5 × 10¹⁵ FLOP
Forward FLOP: 2*13600000=27200000 Training compute: 27200000*3*2000000*40=6.528e+15
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
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 4
- Dati di benchmark
- AFP+FPI (WT2)
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Approximate Fixed-Points in Recurrent Neural Networks
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
AFP+FPI (WT2) è stato pubblicato da University of Sheffield, nel paese registrato come United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante June 2021. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Addestramento e provenienza
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 6.5 × 10¹⁵ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
AFP+FPI (WT2) — domande comuni
AFP+FPI (WT2)— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
AFP+FPI (WT2)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 13.6M. Vocabulary size: 33000 Hidden size: 200 Parameters: 2*33000*200+200*200=13600000. 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.
AFP+FPI (WT2)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Sheffield, basato su United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, un'organizzazione categorizzata come academia.
AFP+FPI (WT2)— 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.
AFP+FPI (WT2)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
AFP+FPI (WT2)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 6.5 × 10¹⁵ 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.
AFP+FPI (WT2)— 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.
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.