10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)
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
- Google Brain
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 11 February 2016
- Autori
- Rafal Jozefowicz, Oriol Vinyals, Mike Schuster, Noam Shazeer, Yonghui Wu
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
- 1B
- Dati di addestramento
- tokens
1.04B (Table 1)
"The experiments are performed on the 1B Word Benchmark data set introduced by (Chelba et al., 2013), which is a publicly available benchmark for measuring progress of statistical language modeling. The data set contains about 0.8B words with a vocabulary of 793471 words, including sentence boundary markers."
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
- 8.8 × 10¹⁹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
504*3600*5046000000000*32*0.3 =8.7892439e+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 Tesla K40s
- Chip utilizzati
- 32
- Chip-ore
- 504
- Consumo energetico
- 16.6 kW
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Exploring the Limits of Language Modeling
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS) è stato pubblicato da Google Brain, nel paese registrato come United States of America, durante February 2016. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
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
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 8.8 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla K40s. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS) — domande comuni
10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 8.8 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla K40s. 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.
10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— 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.
10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 1B. 1.04B (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.
10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google Brain, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in February 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.
10 LSTMS + KN-5 (OPTIMAL WEIGHTS)— 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.