Discriminator-tuned LSTM
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
- Samsung R&D Institute Russia
- Organisatietype
- Industry
- Land
- Russia
- Gepubliceerd
- 12 November 2018
- Auteurs
- Vadim Popov, Mikhail Kudinov
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling
- Aanpak
- Self-supervised learning
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
- 111.9M
- Training gegevens
- tokens
The largest experiment is the model trained in section 4.3 ("Large scale experiment"). The dataset here has a vocabulary of 100k words. They use a single-layer LSTM with 500 hidden units, with differentiated softmax for the output layer. d_k for distributed softmax varies from 16-150 depending on the relative frequency of the output word. Input layer: 100k * 500 = 50M parameters LSTM: 4 * (500 + 500) * 500 = 2M parameters Output layer: Here we need to assume the structure of differentiated s…
4GB of text * 200M words/GB * (0.75 words/token)^-1 = 1,066,666,667 tokens However, it's unclear whether they train over all of this. They break the data into 20MB chunks and say that each "epoch" corresponds to training on one chunk. Training the discriminator and fine-tuning the language model takes 60 and 30 "epochs" each, i.e. (60 + 30) * 0.02 * 200M * 4/3 = 480M tokens They appear to have pre-trained their own LSTM language model on the same data, but they don't say how many "ep…
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.
- 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.
- Record vertrouwen
- Likely
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Fine-tuning of Language Models with Discriminator
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
Discriminator-tuned LSTM werd gepubliceerd door Samsung R&D Institute Russia, in het land geregistreerd als Russia, tijdens November 2018. 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.
Antwoorden
Discriminator-tuned LSTM — veelgestelde vragen
Discriminator-tuned LSTM— 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.
Discriminator-tuned LSTM— 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.
Discriminator-tuned LSTM— is het open-source?
De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.
Discriminator-tuned LSTM— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 111.9M. The largest experiment is the model trained in section 4.3 ("Large scale experiment"). The dataset here has a vocabulary of 100k words. They use a single-layer LSTM with 500 hidden units, with differentiated softmax for the output layer. d_k for distributed softmax varies from 16-150 depending on the relative frequency of the output word. Input layer: 100k * 500 = 50M parameters LSTM: 4 * (500 + 500) * 500 = 2M parameters Output layer: Here we need to assume the structure of differentiated softmax. Let's (somewhat arbitrarily) assume the top 10k words get 150-dim embeddings, the middle 30k get 50-dim embeddings, and the bottom 60k get 16-dim embeddings. Then we have: (10k * 150) + (30k * 50) + (60k * 16) = 3.96M parameters So in total, we have 50M + 2M + 3.96M = 55.96M In other experiments, the authors use the same architecture for the discriminator as for the language model. So total parameter count would appear to be 2 x 55.96M = 111.92M. 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.
Discriminator-tuned LSTM— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Samsung R&D Institute Russia, gebaseerd op Russia, een organisatie geclassificeerd als industry.
Discriminator-tuned LSTM— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in November 2018. 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.