Tensorized Transformer (OBW)
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
- Tianjin University,Microsoft Research Asia,Beijing Institute of Technology
- Tipo di organizzazione
- Academia,Industry,Academia
- Paese
- China
- Pubblicato
- 24 June 2019
- Autori
- Xindian Ma, Peng Zhang, Shuai Zhang, Nan Duan, Yuexian Hou, Ming Zhou, Dawei Song
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling, Translation
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
- 160M
- Dati di addestramento
- tokens
- Epoche
- 30
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
- 2.4 × 10¹⁹ FLOP
FLOP calculation: 6*829250940*30*160000000=2.3882427e+19
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 P40
- Chip utilizzati
- 2
- Consumo energetico
- 1.0 kW
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
- Confident
- Citazioni
- 194
- Dati di benchmark
- Tensorized Transformer (core-2)
Paper claims One Billion Word SOTA
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- A Tensorized Transformer for Language Modeling
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Tensorized Transformer (OBW) è stato pubblicato da Tianjin University,Microsoft Research Asia,Beijing Institute of Technology, nel paese registrato come China, durante June 2019. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Industry,Academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling, Translation.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Come è stato addestrato
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 2.4 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA P40. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.
Risposte
Tensorized Transformer (OBW) — domande comuni
Tensorized Transformer (OBW)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2.4 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA P40. 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.
Tensorized Transformer (OBW)— 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.
Tensorized Transformer (OBW)— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Tensorized Transformer (OBW)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 160M. 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.
Tensorized Transformer (OBW)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Tianjin University,Microsoft Research Asia,Beijing Institute of Technology, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Industry,Academia.
Tensorized Transformer (OBW)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 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.
Tensorized Transformer (OBW)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling, Translation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
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.