WeNet (Penn Treebank)
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
- Amazon
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 8 April 2019
- Autori
- Zhiheng Huang, Bing Xiang
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Neural Architecture Search - NAS, Language modeling
- Formato numerico
- FP16
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
- 23M
- Dati di addestramento
- 929,000 tokens
- Epoche
- 6,000
- Dimensione del Batch
- 70,000
Table 1
They use BPTT with length 35. During architecture search data batch size is 20 and network batch size is 100. While training the architecture they end up finding, batch size is 64. So effective batch size is 35 * 20 * 100 = 70,000 during architecture search, and 35 * 64 = 2,240 during final training.
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
- 7.3 × 10¹⁷ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware,Operation counting
PTB has 912344 tokens. The model has 23M parameters and was trained for 6k epochs. If the model was dense, 6 FLOP/token/param/epoch * 6k epochs * 23M params * 912k tokens = 1.05e18 FLOP. Alternatively, the model was trained on 1 V100 GPU and "In terms of efficiency, the overall cost... is within 1 GPU day" so the training time was around or below 24 hours. Half precision and 30% utilization would be a pretty good match for the arithmetic estimate: 24 hours * 30% * 28 TFLOPS = 7.3e17 FLOP.
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 V100
- Chip utilizzati
- 1
- Tempo di parete
- 24 hours
- Consumo energetico
- 339 W
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
PTB dataset
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
- Likely
- Citazioni
- 5
- Dati di benchmark
- WeNet (WT2)
"We show that an architecture found by WeNets arXiv:1904.03819v1 [cs.NE] 8 Apr 2019 WeNet: Weighted Networks for Recurrent Network Architecture Search achieves state-of-the-art results on the Penn Treebank language dataset"
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- WeNet: Weighted Networks for Recurrent Network Architecture Search
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
WeNet (Penn Treebank) è stato pubblicato da Amazon, nel paese registrato come United States of America, durante April 2019. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di neural Architecture Search - NAS, Language modeling.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Addestramento e provenienza
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 7.3 × 10¹⁷ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA V100. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 929,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: sOTA improvement.
Risposte
WeNet (Penn Treebank) — domande comuni
WeNet (Penn Treebank)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 23M. Table 1. 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.
WeNet (Penn Treebank)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Amazon, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
WeNet (Penn Treebank)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in April 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.
WeNet (Penn Treebank)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di neural Architecture Search - NAS, 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.
WeNet (Penn Treebank)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 7.3 × 10¹⁷ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA V100. 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.
WeNet (Penn Treebank)— 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.
WeNet (Penn Treebank)— 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.