ISS
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
- Duke University,Microsoft
- Organisatietype
- Academia,Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 15 September 2017
- Auteurs
- Wei Wen, Yuxiong He, Samyam Rajbhandari, Minjia Zhang, Wenhan Wang, Fang Liu, Bin Hu, Yiran Chen, Hai Li
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling
- Numerieke indeling
- FP32
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
- 11.1M
- Training gegevens
- 929,000 tokens
- Epochs
- 55
11.1M (Table 2)
"All models are trained from scratch for 55 epochs."
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
- 3.4 × 10¹⁵ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 11100000 parameters * 929000 tokens * 55 epochs = 3.402927e+15 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
code (apache): https://github.com/wenwei202/iss-rnns/tree/master/ptb
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
- Citaties
- 146
- Benchmarkgegevens
- ISS
"Moreover, ISS learning can find a smaller RHN model with width 726, meanwhile improve the state-of-the-art perplexity as shown by the second entry in Table 2."
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Learning Intrinsic Sparse Structures within Long Short-Term Memory
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
ISS werd gepubliceerd door Duke University,Microsoft, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens September 2017. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia,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.
Hoe het getraind werd
De training run verbruikte ongeveer 3.4 × 10¹⁵ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Het is getraind op een corpus van ongeveer 929,000 tekstokens
Het wordt gevolgd in de onderliggende dataset om één specifieke reden: sOTA improvement.
Antwoorden
ISS — veelgestelde vragen
ISS— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 11.1M. 11.1M (Table 2). 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.
ISS— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Duke University,Microsoft, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia,Industry.
ISS— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in September 2017. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
ISS— 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.
ISS— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 3.4 × 10¹⁵ 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.
ISS— 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.
ISS— 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.