Feedback Transformer
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
- LORIA,University of Lorraine,Facebook AI Research
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia,Industry
- Paese
- France, United States of America
- Pubblicato
- 21 February 2020
- Autori
- Angela Fan, Thibaut Lavril, Edouard Grave, Armand Joulin, Sainbayar Sukhbaatar
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
- 126M
- Dati di addestramento
- 103,000,000 tokens
- Epoche
- 267.23
- Dimensione del Batch
- 131,072
Table 3 shows 126M. There is another instance of the Feedback Transformer mentioned in Table 9 with 139M parameters.
"The models are trained for 200k steps and the finetuned for additional 10k steps." from Table 9 (describes 139M model) batch size 512 sequence length 256 256*512*210000 / 103000000 = 267 epochs "speculative" confidence since there is no clear description of the 126M model and numbers are assumed based on 139M model description
256*512
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
- 7.7 × 10¹⁸ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting,Hardware
6 FLOP / token / parameter * 126*10^6 parameters * 256 tokens per sequences * 512 sequences per batch * 210000 steps = 2.0808991e+19 FLOP assuming V100 GPU fp16: 31330000000000 FLOP/sec/GPU * 1 GPU * 84 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 2.8422576e+18 FLOP sqrt(2.0808991e+19*2.8422576e+18) = 7.690547e+18 FLOP ___________ in the Algorithmic progress paper they used estimation of 4.41e+19 FLOP also with low confidence
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Tempo di parete
- 84 hours
" Our Feedback architecture takes 3.5 days to train" 3.5*24 = 84 hours
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.
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Speculative
- Citazioni
- 41
- Dati di benchmark
- Feedback Transformer
"As shown in Table 4, the Feedback Transformer model achieves a new SOTA performance (on Enwiki8) of 0.96 bit-per-byte despite its small size."
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Addressing Some Limitations of Transformers with Feedback Memory
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
Feedback Transformer è stato pubblicato da LORIA,University of Lorraine,Facebook AI Research, nel paese registrato come France, durante February 2020. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Academia,Industry.
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.
Come è stato addestrato
Il run di addestramento ha consumato circa 7.7 × 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
Il suo criterio di inclusione: sOTA improvement.
Risposte
Feedback Transformer — domande comuni
Feedback Transformer— 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.
Feedback Transformer— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 7.7 × 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.
Feedback Transformer— 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.
Feedback Transformer— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Feedback Transformer— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 126M. Table 3 shows 126M. There is another instance of the Feedback Transformer mentioned in Table 9 with 139M parameters. 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.
Feedback Transformer— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da LORIA,University of Lorraine,Facebook AI Research, basato su France, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Industry.
Feedback Transformer— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in February 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.
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.