VD-LSTM+REAL Large
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,Stanford University
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 4 November 2016
- Autori
- Hakan Inan, Khashayar Khosravi, 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
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
- 51M
- Dati di addestramento
- 929,000 tokens
- Epoche
- 75
51M (Table 3)
75 epochs (Figure 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
- 2.1 × 10¹⁶ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 51000000 parameters * 929000 tokens * 75 epochs = 2.132055e+16 FLOP
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
- 404
- Dati di benchmark
- VD-LSTM+REAL Large
"Our framework leads to state of the art performance on the Penn Treebank"
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Tying Word Vectors and Word Classifiers: A Loss Framework for Language Modeling
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
VD-LSTM+REAL Large è stato pubblicato da Salesforce Research,Stanford University, nel paese registrato come United States of America, durante November 2016. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry,Academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Come è stato addestrato
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 2.1 × 10¹⁶ 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 929,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: sOTA improvement.
Risposte
VD-LSTM+REAL Large — domande comuni
VD-LSTM+REAL Large— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2.1 × 10¹⁶ 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.
VD-LSTM+REAL Large— 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.
VD-LSTM+REAL Large— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
VD-LSTM+REAL Large— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 51M. 51M (Table 3). 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.
VD-LSTM+REAL Large— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Salesforce Research,Stanford University, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia.
VD-LSTM+REAL Large— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in November 2016. 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.
VD-LSTM+REAL Large— 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.
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.