Mogrifier RLSTM (WT2)
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- DeepMind
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Gepubliceerd
- 3 November 2022
- Auteurs
- Gábor Melis
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 35M
- Training gegevens
- 2,666,667 tokens
- Epochs
- 250
Table 1
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 1.4 × 10¹⁷ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
6ND = 6*35000000*2666667*250 = 1.4000002e+17
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- Unreleased
- Training code
- Unreleased
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Confident
- Benchmarkgegevens
- Mogrifier RLSTM (WT2)
"On top of these improvements, the RLSTM outperformed the LSTM by a small margin, and we established a new state of the art on both datasets"
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Circling Back to Recurrent Models of Language
- Laatst bijgewerkt
- 11 February 2026
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
Mogrifier RLSTM (WT2) werd gepubliceerd door DeepMind, in het land geregistreerd als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, tijdens November 2022. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
Training kostte een rekensbudget van ongeveer 1.4 × 10¹⁷ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Training verbruikte een corpus van ongeveer 2,666,667 tekstokens
Het wordt gevolgd in de onderliggende dataset om één specifieke reden: sOTA improvement.
Antwoorden
Mogrifier RLSTM (WT2) — veelgestelde vragen
Mogrifier RLSTM (WT2)— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
Mogrifier RLSTM (WT2)— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 1.4 × 10¹⁷ FLOP. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
Mogrifier RLSTM (WT2)— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
Mogrifier RLSTM (WT2)— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
Mogrifier RLSTM (WT2)— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 35M. Table 1. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
Mogrifier RLSTM (WT2)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door DeepMind, gebaseerd op United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, een organisatie geclassificeerd als industry.
Mogrifier RLSTM (WT2)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in November 2022. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.