Hierarchical LM
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.
- Pubblicato
- 6 January 2005
- Autori
- Frederic Morin, Yoshua Bengio
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.
- Dati di addestramento
- 900,000 tokens
- Epoche
- 30
"The corpus has 1,105,515 occurrences of words, split into 3 sets: 900,000 for training, 100,000 for validation (model selection), and 105,515 for testing"
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
- 1.2 × 10¹⁴ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
"The computations were performed on Athlon processors with a 1.2 GHz clock" FP32 per cycle: 4 ("The bottom line is that the Athlon is capable of delivering as many as four 32-bit, single-precision floating-point results per clock cycle", https://www.pctechguide.com/amd-technology/amd-athlon) Training time per epoch: 1609s (table 1) Epochs: 30 "Training is performed over about 20 to 30 epochs according to validation set perplexity (early stopping)." Assumed utilization: 0.5 Compute estimate: 0.…
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Chip utilizzati
- 1
- Tempo di parete
- 13 hours
Training time per epoch: 1609s (table 1) Total training time 30*1609/60/60=13.408h
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Modello Frontier
- Yes
- Perché è monitorato
- Highly cited
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Hierarchical Probabilistic Neural Network Language Model
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
Hierarchical LM è stato pubblicato da its authors, durante January 2005.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Come è stato addestrato
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 1.2 × 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 900,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: highly cited.
Risposte
Hierarchical LM — domande comuni
Hierarchical LM— 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.
Hierarchical LM— 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.
Hierarchical LM— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in January 2005. 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.
Hierarchical LM— 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.
Hierarchical LM— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.2 × 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.
Hierarchical LM— 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.
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.