Delta RNN (+ full context)
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
- IDSIA,SUPSI,King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)
- Organisatietype
- Academia,Academia,Academia
- Land
- Switzerland, Saudi Arabia
- Gepubliceerd
- 11 June 2021
- Auteurs
- Kazuki Irie, Imanol Schlag, Róbert Csordás, Jürgen Schmidhuber
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
- 44.6M
- Training gegevens
- 103,000,000 tokens
- Epochs
- 40
44.6M
"All models are trained and evaluated on the span of 256 tokens"
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
- 1.1 × 10¹⁸ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 44600000 parameters * 103000000 tokens * 40 epochs [assumed -> "Speculative" confidence] = 1.102512e+18 FLOP
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
- Open source
train and eval code for Delta RNN: https://github.com/IDSIA/recurrent-fwp/tree/master/language_modeling apache 2 license: https://github.com/IDSIA/recurrent-fwp/blob/master/language_modeling/LICENSE
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.
- Record vertrouwen
- Speculative
- Citaties
- 77
- Benchmarkgegevens
- Delta RNN (+ full context)
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Going Beyond Linear Transformers with Recurrent Fast Weight Programmers
- Laatst bijgewerkt
- 11 February 2026
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
Delta RNN (+ full context) werd gepubliceerd door IDSIA,SUPSI,King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), in het land geregistreerd als Switzerland, tijdens June 2021. De categorie waaronder de uitgever valt is academia,Academia,Academia.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling.
Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.
Training en herkomst
Training kostte een rekensbudget van ongeveer 1.1 × 10¹⁸ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
De trainingsset liep naar ongeveer 103,000,000 tekstokens
Antwoorden
Delta RNN (+ full context) — veelgestelde vragen
Delta RNN (+ full context)— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 44.6M. 44.6M. 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.
Delta RNN (+ full context)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door IDSIA,SUPSI,King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), gebaseerd op Switzerland, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia,Academia.
Delta RNN (+ full context)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in June 2021. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Delta RNN (+ full context)— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
Delta RNN (+ full context)— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 1.1 × 10¹⁸ 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.
Delta RNN (+ full context)— 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.
Delta RNN (+ full context)— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
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.