RCTM
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
- University of Oxford
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Pubblicato
- 1 October 2013
- Autori
- Nal Kalchbrenner, Phil Blunsom
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Translation
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.
- Dati di addestramento
- 4,500,000 tokens
"The English sentences contain about 4.1M words"
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
- 9.3 × 10¹⁵ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
"The training of an RCTM takes about 15 hours on 3 multicore CPUs" Given the publication year, a rough estimate for the CPU performance is 16 FP32 per cycle, 4 cores, clock speed 4GHz, utilization of 0.3. 15*60*60*3*4*12*4000000000*0.3=9331200000000000=9.33e15
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Chip utilizzati
- 3
- Tempo di parete
- 15 hours
The training of an RCTM takes about 15 hours on 3 multicore CPUs.
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- Highly cited
- Record fiducia
- Likely
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Recurrent Continuous Translation Models
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
RCTM è stato pubblicato da University of Oxford, nel paese registrato come United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante October 2013. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di translation.
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
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 9.3 × 10¹⁵ 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 4,500,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: highly cited.
Risposte
RCTM — domande comuni
RCTM— 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.
RCTM— 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.
RCTM— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
RCTM— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Oxford, basato su United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, un'organizzazione categorizzata come academia.
RCTM— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 2013. 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.
RCTM— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di translation. 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.
RCTM— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 9.3 × 10¹⁵ 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.
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.