Transformer-XL DeFINE (141M)
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,Allen Institute for AI
- Tipo di organizzazione
- Academia,Research collective
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 27 November 2019
- Autori
- Sachin Mehta, Rik Koncel-Kedziorski, Mohammad Rastegari, Hannaneh Hajishirzi
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling
- Formato numerico
- FP32
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
- 141M
- Dati di addestramento
- 103,000,000 tokens
- Epoche
- 20
Table 2b
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
- 1.7 × 10¹⁸ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 141000000 parameters * 103000000 tokens * 20 epochs [assumption based on number of epochs for LSTMs] = 1.74276e+18 FLOP _______________ older estimation: 6.2 × 10^18 (no explantion how it was calculated)
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
- 29
- Dati di benchmark
- Transformer-XL DeFINE (141M)
"Compared to state-of-the-art methods including adaptive input representations, this technique results in a 6% to 20% drop in perplexity" Table 2a
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- DeFINE: DEep Factorized INput Token Embeddings for Neural Sequence Modeling
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Transformer-XL DeFINE (141M) è stato pubblicato da University of Washington,Allen Institute for AI, nel paese registrato come United States of America, durante November 2019. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Research collective.
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.
Addestramento e provenienza
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 1.7 × 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 motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.
Risposte
Transformer-XL DeFINE (141M) — domande comuni
Transformer-XL DeFINE (141M)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 141M. Table 2b. 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.
Transformer-XL DeFINE (141M)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Washington,Allen Institute for AI, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Research collective.
Transformer-XL DeFINE (141M)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in November 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.
Transformer-XL DeFINE (141M)— 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.
Transformer-XL DeFINE (141M)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.7 × 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.
Transformer-XL DeFINE (141M)— 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.
Transformer-XL DeFINE (141M)— 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.