bRSM + cache
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
- Numenta,Incubator 491
- Tipo di organizzazione
- Industry,Industry
- Paese
- United States of America, Australia
- Pubblicato
- 2 December 2019
- Autori
- Jeremy Gordon, David Rawlinson, Subutai Ahmad
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
- 2.6M
- Dati di addestramento
- 912,344 tokens
- Epoche
- 19
Table 2
batch size 300 "the bRSM model overfits quickly to the PTB training set, as illustrated by increasing volatility and ultimately a quick rise in test loss after 40-60,000 mini-batches of training." 300*60000 / 912344 = 19.7 epochs
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
- 2.8 × 10¹⁴ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 2550000 parameters * 300 tokens per batch [speculatively, I am not sure if it is sequences per batch or tokens per batch] * 60000 steps = 2.754e+14 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
GNU (copyleft) license for code: https://github.com/numenta/nupic.research/tree/master/projects/rsm
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Speculative
- Citazioni
- 6
- Dati di benchmark
- bRSM + cache
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Long Distance Relationships without Time Travel: Boosting the Performance of a Sparse Predictive Autoencoder in Sequence Modeling
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
bRSM + cache è stato pubblicato da Numenta,Incubator 491, nel paese registrato come United States of America, durante December 2019. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry,Industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Addestramento e provenienza
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 2.8 × 10¹⁴ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
È stato addestrato su un corpus di circa 912,344 token di testo
Risposte
bRSM + cache — domande comuni
bRSM + cache— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in December 2019. 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.
bRSM + cache— 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.
bRSM + cache— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2.8 × 10¹⁴ 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.
bRSM + cache— 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.
bRSM + cache— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
bRSM + cache— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 2.6M. 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.
bRSM + cache— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Numenta,Incubator 491, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Industry.
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.