QRNN
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
- Salesforce Research
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 1 February 2018
- Autori
- Stephen Merity, Nitish Shirish Keskar, James Bradbury, Richard Socher
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
- 135M
- Dati di addestramento
- 103,000,000 tokens
- Epoche
- 14
- Dimensione del Batch
- 8,400
Based on the details provided in the paper, the number of parameters in the QRNN model can be calculated as follows: Embedding layer size: 400 Number of QRNN layers: 4 Number of nodes per QRNN layer: 2500 Vocabulary size: 267,735 (for WikiText-103 dataset) Adaptive softmax layer Parameters: Embedding layer: 400 x 267,735 = 107,094,000 QRNN layers: Input to hidden weights per layer: 400 x 2500 = 1,000,000 Hidden to hidden weights per layer: 2500 x 2500 = 6,250,000 Biases per layer: 2500 = 2,500…
"We train with a batch size of 60 and a sequence length of 140." ""Using this approach we reduce our per-epoch time substantially and achieve a new state-of-the-art on WikiText-103 despite training for 14 epochs, a total time of only 12 hours."
60*140
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
- 6.9 × 10¹⁷ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting,Hardware
6 FLOP / parameter / token * 135000000 parameters ['Likely' confidence] * 103000000 tokens * 14 epochs = 1.16802e+18 FLOP 31330000000000 FLOP / sec / GPU [fp16 assumed] * 1 GPU * 12 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 4.060368e+17 FLOP sqrt(4.060368e+17*1.16802e+18) = 6.8866472e+17 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
- Tempo di parete
- 12 hours
"The model trains at 2980 seconds per epoch on the NVIDIA V100 and 5460 seconds per epoch on the NVIDIA P100." "Using this approach we reduce our per-epoch time substantially and achieve a new state-of-the-art on WikiText-103 despite training for 14 epochs, a total time of only 12 hours."
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
- Likely
- Citazioni
- 5
- Dati di benchmark
- QRNN
"we reduce our per-epoch time substantially and achieve a new state-of-the-art on WikiText-103 despite training for 14 epochs"
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Scalable Language Modeling: WikiText-103 on a Single GPU in 12 hours
- Ultimo aggiornamento
- 1 December 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
QRNN è stato pubblicato da Salesforce Research, nel paese registrato come United States of America, durante February 2018. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
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
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 6.9 × 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.
È stato addestrato su un corpus di circa 103,000,000 token di testo
È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: sOTA improvement.
Risposte
QRNN — domande comuni
QRNN— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
QRNN— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 6.9 × 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.
QRNN— 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.
QRNN— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
QRNN— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 135M. Based on the details provided in the paper, the number of parameters in the QRNN model can be calculated as follows: Embedding layer size: 400 Number of QRNN layers: 4 Number of nodes per QRNN layer: 2500 Vocabulary size: 267,735 (for WikiText-103 dataset) Adaptive softmax layer Parameters: Embedding layer: 400 x 267,735 = 107,094,000 QRNN layers: Input to hidden weights per layer: 400 x 2500 = 1,000,000 Hidden to hidden weights per layer: 2500 x 2500 = 6,250,000 Biases per layer: 2500 = 2,500 Total QRNN layers parameters: 4 x (1,000,000 + 6,250,000 + 2,500) = 28,000,000 Adaptive softmax layer: No extra parameters due to weight tying Total Parameters = Embedding + QRNN layers = 107,094,000 + 28,000,000 = 135,094,000 So the total number of parameters in the QRNN model is approximately 135 million. The majority of parameters are in the embedding layer, while the 4 QRNN layers contribute 28 million parameters. The adaptive softmax does not add any extra parameters due to weight tying. 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.
QRNN— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Salesforce Research, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
QRNN— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in February 2018. 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.
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.