TaLK Convolution
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Carleton University
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- Canada
- Pubblicato
- 8 February 2020
- Autori
- Vasileios Lioutas, Yuhong Guo
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling, Translation, Text summarization
- Numerical format
- FP16
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Parametri
- 240M
- Dati di addestramento
- 103,000,000 tokens
- Epoche
- 182
- Batch size
- 65,536
Table 5 "For the language model, we followed the same configuration as Baevski & Auli (2019). We used 17 decoding layers, each layer with a 1024 hidden size, a 4096 feed-forward hidden size and 8 heads. The adaptive input factor was set to 4."
" We replicated their setup and partition the training data into blocks of 512 contiguous tokens" " same setup as in Baevski & Auli (2019)" https://arxiv.org/abs/1809.10853 in that paper they trained for 286k steps in batches of 65,536 tokens. 286000*65536 / 103000000= 182 epochs (same as in as in Baevski & Auli (2019))
same setup as in Baevski & Auli (2019)
Addestramento computazionale
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto costato l'addestramento, non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Addestramento computazionale
- 2.7 × 10¹⁹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 240000000 parameters * 286000 steps * 65536 tokens per batch = 2.6990346e+19 FLOP
Il training run
Cosa è stato fisicamente necessario per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha richiesto dalla rete elettrica.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11GB
- Chips used
- 8
- Consumo energetico
- 4.1 kW
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e eseguirlo sul tuo hardware, il che decide se una delle cifre della scheda grafica su questa pagina si applica.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
MIT, code and weights (though this repo is for translation not WT-103): https://github.com/lioutasb/TaLKConvolutions?tab=readme-ov-file
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Perché viene tracciato
- SOTA improvement
- Registrare fiducia
- Likely
- Citazioni
- 30
- Benchmark data
- TaLK Convolution
"[We] set a new state-of-the-art result on the IWSLT De-En and CNN-DailyMail datasets"
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Time-aware Large Kernel Convolutions
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
TaLK Convolution was published by Carleton University, in Canada, in February 2020. The organisation is categorised as academia.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling, Translation, Text summarization.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Come è stato addestrato
The training run consumed about 2.7 × 10¹⁹ FLOP, on NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11GB. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
Around 103,000,000 tokens went into training it.
Its inclusion criterion is sOTA improvement.
Risposte
TaLK Convolution — Domande frequenti
How much compute was used to train TaLK Convolution?
Around 2.7 × 10¹⁹ FLOP, on NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11GB. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run TaLK Convolution?
None. TaLK Convolution is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is TaLK Convolution open source?
No. TaLK Convolution has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does TaLK Convolution have?
TaLK Convolution has 240M parameters. Table 5 "For the language model, we followed the same configuration as Baevski & Auli (2019). We used 17 decoding layers, each layer with a 1024 hidden size, a 4096 feed-forward hidden size and 8 heads. The adaptive input factor was set to 4.". That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created TaLK Convolution?
TaLK Convolution was published by Carleton University, based in Canada, categorised as academia.
When was TaLK Convolution released?
TaLK Convolution was published in February 2020. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is TaLK Convolution used for?
TaLK Convolution works in Language, and is recorded as handling language modeling, Translation, Text summarization. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.