LSTM-Char-Large
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
- Harvard University,New York University (NYU)
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 26 August 2015
- Autori
- Yoon Kim, Yacine Jernite, David Sontag, Alexander M. Rush
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
- 19M
- Dati di addestramento
- 929,000 tokens
- Epoche
- 25
19M (Table 3)
25 epochs based on code (https://github.com/yoonkim/lstm-char-cnn/blob/master/main.lua) and "We train for 25 epochs on non-Arabic and 30 epochs on Arabic data (which was sufficient for convergence)"
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
- 2.7 × 10¹⁵ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 19000000 parameters * 929000 tokens * 25 epochs = 2.64765e+15 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
- Open source
code, MIT license: https://github.com/yoonkim/lstm-char-cnn
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Registrare fiducia
- Confident
- Citazioni
- 2,033
- Benchmark data
- LSTM-Char-Large
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Character-Aware Neural Language Models
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
LSTM-Char-Large was published by Harvard University,New York University (NYU), in United States of America, in August 2015. The organisation is categorised as academia,Academia.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Formazione e provenienza
The training run consumed about 2.7 × 10¹⁵ FLOP. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
It was trained on about 929,000 tokens of text.
Risposte
LSTM-Char-Large — Domande frequenti
How much compute was used to train LSTM-Char-Large?
Around 2.7 × 10¹⁵ 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 LSTM-Char-Large?
None. LSTM-Char-Large 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 LSTM-Char-Large open source?
No. LSTM-Char-Large has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does LSTM-Char-Large have?
LSTM-Char-Large has 19M parameters. 19M (Table 3). 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.
Who created LSTM-Char-Large?
LSTM-Char-Large was published by Harvard University,New York University (NYU), based in United States of America, categorised as academia,Academia.
When was LSTM-Char-Large released?
LSTM-Char-Large was published in August 2015. 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 LSTM-Char-Large used for?
LSTM-Char-Large works in Language, and is recorded as handling language modeling. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
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.