RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2)
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
- Northwestern University
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 27 April 2018
- Autori
- Thanapon Noraset, David Demeter, Doug Downey
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito 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 il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Parametri
- 87.6M
- Dati di addestramento
- 2,000,000 tokens
- Epoche
- 20
Calculatable - 2-layer LSTM with 650 hidden units.
"Perplexity validation stops significantly improving after around 20 epochs."
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
- 2.1 × 10¹⁶ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 87600000 parameters * 2000000 tokens * 20 epochs = 2.1024e+16 FLOP
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
code, but not experiment code: https://github.com/northanapon/seqmodel/tree/aaai18
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Registrare fiducia
- Likely
- Citazioni
- 9
- Benchmark data
- RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2)
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Controlling Global Statistics in Recurrent Neural Network Text Generation
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Cosa significano i numeri
Where it came from
RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2) was published by Northwestern University, in United States of America, in April 2018. It comes out of academia.
It works in Language, and is recorded as doing 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.
Come è stato addestrato
The training run consumed about 2.1 × 10¹⁶ FLOP. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
It was trained on about 2,000,000 tokens of text.
Risposte
RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2) — Domande frequenti
Who created RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2)?
RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2) was published by Northwestern University, based in United States of America, categorised as academia.
When was RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2) released?
RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2) was published in April 2018. 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 RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2) used for?
RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2) works in Language, and is recorded as handling language modeling. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2)?
Around 2.1 × 10¹⁶ FLOP. 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 RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2)?
None. RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2) 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 RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2) open source?
No. RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2) has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2) have?
RNNLM + Dynamic KL Regularization (WT2) has 87.6M parameters. Calculatable - 2-layer LSTM with 650 hidden units. 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.
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.