NPLM (Brown)
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 Montreal / Université de Montréal
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- Canada
- Pubblicato
- 15 March 2003
- Autori
- Yoshua Bengio, Réjean Ducharme, Pascal Vincent, Christian Jauvin
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Text autocompletion
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
- 4.1M
- Dati di addestramento
- 13,994,528 tokens
"The number of free parameters is |V|(1 + nm + h) + h(1 + (n − 1)m) [...] For example, consider the following architecture used in the experiments on the AP (Associated Press) news data: the vocabulary size is |V| = 17,964, the number of hidden units is h = 60, the order of the model is n = 6, the number of word features is m = 100" Brown corpus: n=5, h=100, m=30, |V|=16383 16383*(1+5*30+100)+100*(1+(5-1)*30)=4124233
"Comparative experiments were performed on the Brown corpus which is a stream of 1,181,041 words, from a large variety of English texts and books. The first 800,000 words were used for training, the following 200,000 for validation (model selection, weight decay, early stopping) and the remaining 181,041 for testing. The number of different words is 47,578 (including punctuation, distinguishing between upper and lower case, and including the syntactical marks used to separate texts and paragraph…
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
- 1.3 × 10¹⁴ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
"For example, consider the following architecture used in the experiments on the AP (Associated Press) news data: the vocabulary size is |V| = 17,964, the number of hidden units is h = 60, the order of the model is n = 6, the number of word features is m = 100. The total number of numerical operations to process a single training example is approximately |V|(1+nm+h)+h(1+nm)+nm" Brown corpus: n=5, h=100, m=30, |V|=16383, dataset size = 800000, epochs=20 Forward FLOP: 16383*(1+5*30+100)+100*(1+5*…
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
- Citazioni
- 7,637
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- A Neural Probabilistic Language Model
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
NPLM (Brown) è stato pubblicato da University of Montreal / Université de Montréal, nel paese registrato come Canada, durante March 2003. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di text autocompletion.
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 run di addestramento ha consumato circa 1.3 × 10¹⁴ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 13,994,528 token di testo
È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: highly cited.
Risposte
NPLM (Brown) — domande comuni
NPLM (Brown)— 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.
NPLM (Brown)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 4.1M. "The number of free parameters is |V|(1 + nm + h) + h(1 + (n − 1)m) [...] For example, consider the following architecture used in the experiments on the AP (Associated Press) news data: the vocabulary size is |V| = 17,964, the number of hidden units is h = 60, the order of the model is n = 6, the number of word features is m = 100" Brown corpus: n=5, h=100, m=30, |V|=16383 16383*(1+5*30+100)+100*(1+(5-1)*30)=4124233. 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.
NPLM (Brown)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Montreal / Université de Montréal, basato su Canada, un'organizzazione categorizzata come academia.
NPLM (Brown)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in March 2003. 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.
NPLM (Brown)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di text autocompletion. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
NPLM (Brown)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.3 × 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.
NPLM (Brown)— 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.