Shortformer
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 Washington,Facebook AI Research,Allen Institute for AI
- Tipo di organizzazione
- Academia,Industry,Research collective
- Paese
- United States of America, France
- Pubblicato
- 31 December 2020
- Autori
- Ofir Press, Noah A. Smith, Mike Lewis
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
- 247M
- Dati di addestramento
- 103,000,000 tokens
- Epoche
- 205
247M (Table 5)
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
- 3 × 10¹⁸ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 247000000 parameters * 103000000 tokens * 205 epochs = 3.129243e+19 FLOP ________ earlier here was a mistake (1 OOM) from when the calculation for the Algorithmic progress paper was done previous estimation: 3.04e+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
code, MIT: https://github.com/ofirpress/shortformer train: https://github.com/ofirpress/shortformer/blob/master/fairseq_cli/train.py
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 100
- Dati di benchmark
- Shortformer
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Shortformer: Better Language Modeling using Shorter Inputs
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
Shortformer è stato pubblicato da University of Washington,Facebook AI Research,Allen Institute for AI, nel paese registrato come United States of America, durante December 2020. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia,Industry,Research collective.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il run di addestramento ha consumato circa 3 × 10¹⁸ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 103,000,000 token di testo
Risposte
Shortformer — domande comuni
Shortformer— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 247M. 247M (Table 5). 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.
Shortformer— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Washington,Facebook AI Research,Allen Institute for AI, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Industry,Research collective.
Shortformer— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in December 2020. 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.
Shortformer— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
Shortformer— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 3 × 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.
Shortformer— 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.
Shortformer— 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.