LBL
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 College London (UCL)
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Pubblicato
- 27 June 2012
- Autori
- Andriy Mnih, Yee Whye Teh
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
- 2M
- Dati di addestramento
- 929,000 tokens
- Epoche
- 45
Vocabulary size (V) = 10,000 words Context size (c) = 2 words Feature dimension (d) = 100 Plugging this into the parameter count: Context word features: 10,000 x 100 = 1,000,000 Target word features: 10,000 x 100 = 1,000,000 Context weights: 2 x 100 x 100 = 20,000 Total parameters: 1,000,000 + 1,000,000 + 20,000 = 2,020,000 So for the LBL model configuration used in the experiments in this paper, with a 10K word vocabulary, 2-word context, and 100D feature vectors, the total number of parameter…
The paper does not explicitly state the number of epochs used for training the LBL models. However, it provides some relevant information: In Section 4, it mentions that the learning rates were adapted at the end of each epoch based on the validation set perplexity. In Section 4.1, it states: "NCE took about twice as many epochs as ML to converge." For maximum likelihood (ML) training, the training time is reported as 21 hours. So we can deduce: ML training took 21 hours and NCE took twice …
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
- 5 × 10¹⁴ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 2000000 parameters ['Likely' confidence] * 929000 tokens * 45 epochs ["Likely" confidence] = 5.0166e+14 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.
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 835
- Dati di benchmark
- LBL
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- A Fast and Simple Algorithm for Training Neural Probabilistic Language Models
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
LBL è stato pubblicato da University College London (UCL), nel paese registrato come United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante June 2012. La categoria sotto cui rientra l'editore è 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
Il run di addestramento ha consumato circa 5 × 10¹⁴ 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
Risposte
LBL — domande comuni
LBL— 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.
LBL— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
LBL— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 2M. Vocabulary size (V) = 10,000 words Context size (c) = 2 words Feature dimension (d) = 100 Plugging this into the parameter count: Context word features: 10,000 x 100 = 1,000,000 Target word features: 10,000 x 100 = 1,000,000 Context weights: 2 x 100 x 100 = 20,000 Total parameters: 1,000,000 + 1,000,000 + 20,000 = 2,020,000 So for the LBL model configuration used in the experiments in this paper, with a 10K word vocabulary, 2-word context, and 100D feature vectors, the total number of parameters is approximately 2 million. 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.
LBL— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University College London (UCL), basato su United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, un'organizzazione categorizzata come academia.
LBL— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 2012. 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.
LBL— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
LBL— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 5 × 10¹⁴ 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.