NAS+ESS (156M)
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
- Northeastern University (China),Chinese Academy of Sciences,NiuTrans Research,Kingsoft
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia,Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 6 May 2020
- Autori
- Yinqiao Li, Chi Hu, Yuhao Zhang, Nuo Xu, Yufan Jiang, Tong Xiao, Jingbo Zhu, Tongran Liu, Changliang Li
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Neural Architecture Search - NAS, 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
- 156M
- Dati di addestramento
- 103,000,000 tokens
- Epoche
- 30
156M (Table 2)
"The batch size was 128 and the number of hidden units was 300"
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
- 2.9 × 10¹⁸ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 156 * 10^6 parameters * 103000000 tokens * 30 epochs = 2.89224e+18 FLOP
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
- Chip utilizzati
- 1
- Consumo energetico
- 280 W
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
- 12
- Dati di benchmark
- NAS+ESS (156M)
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Learning Architectures from an Extended Search Space for Language Modeling
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
NAS+ESS (156M) è stato pubblicato da Northeastern University (China),Chinese Academy of Sciences,NiuTrans Research,Kingsoft, nel paese registrato come China, durante May 2020. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia,Academia,Industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di neural Architecture Search - NAS, Language modeling.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Addestramento e provenienza
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 2.9 × 10¹⁸ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti. 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
NAS+ESS (156M) — domande comuni
NAS+ESS (156M)— 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.
NAS+ESS (156M)— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
NAS+ESS (156M)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 156M. 156M (Table 2). 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.
NAS+ESS (156M)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Northeastern University (China),Chinese Academy of Sciences,NiuTrans Research,Kingsoft, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Industry.
NAS+ESS (156M)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in May 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.
NAS+ESS (156M)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di neural Architecture Search - NAS, Language modeling. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
NAS+ESS (156M)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2.9 × 10¹⁸ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti. 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.
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.