Neural 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.
- Organizzazione
- University of Montreal / Université de Montréal
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- Canada
- Pubblicato
- 28 November 2000
- Autori
- Yoshua Bengio, Réjean Ducharme, Pascal Vincent, Christian Janvin
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
- 6.9M
- Dati di addestramento
- 32,000,000 tokens
- Epoche
- 10
(30959*100) + (8*100*120) + (120*30959) = 6,906,980 "This is obtained with a network with the direct architecture, 100 randomly initialized words features, 120 hidden units, and n = 8 words of context." "The Hansard corpus (Canadian parliament proceedings, French version) is a stream of about 34 million words, of which 32 millions (set A) was used for training, 1.1 million (set B) was used for validation, and 1.2 million (set C) was used for out-of-sample tests. The original data has 106, 936 di…
The Hansard corpus (Canadian parliament proceedings, French version) is a stream of about 34 million words, of which 32 millions (set A) was used for training, 1.1 million (set B) was used for validation, and 1.2 million (set C) was used for out-of-sample tests.
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
- 6.3 × 10¹⁵ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
The authors use a trick to avoid having to calculate the final layer for all possible words in the vocabulary. They precompute a "short list" of the most common word following any 2 precursor words with a smoothed trigram model, and then only calculate the softmax over words on the short list. This means only a negligible fraction of the unembedding parameters get used, so the effective number of parameters appears to be (30959*100) + (8*100*120) = 3,191,900 "Apparent convergence of the stochas…
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
- Training cost,Historical significance,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
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
Neural LM è stato pubblicato da University of Montreal / Université de Montréal, nel paese registrato come Canada, durante November 2000. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 6.3 × 10¹⁵ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
È stato addestrato su un corpus di circa 32,000,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: training cost,Historical significance,Highly cited.
Risposte
Neural LM — domande comuni
Neural 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.
Neural 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.
Neural LM— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 6.9M. (30959*100) + (8*100*120) + (120*30959) = 6,906,980 "This is obtained with a network with the direct architecture, 100 randomly initialized words features, 120 hidden units, and n = 8 words of context." "The Hansard corpus (Canadian parliament proceedings, French version) is a stream of about 34 million words, of which 32 millions (set A) was used for training, 1.1 million (set B) was used for validation, and 1.2 million (set C) was used for out-of-sample tests. The original data has 106, 936 different words, and those with frequency <= 10 were merged into a single token, yielding IVI = 30,959 different words.". 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.
Neural LM— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Montreal / Université de Montréal, basato su Canada, un'organizzazione categorizzata come academia.
Neural LM— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in November 2000. 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.
Neural LM— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
Neural LM— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 6.3 × 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.