VD-LSTM+REAL Large
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
- Salesforce Research,Stanford University
- Organisatietype
- Industry,Academia
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 4 November 2016
- Auteurs
- Hakan Inan, Khashayar Khosravi, Richard Socher
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
- 51M
- Training gegevens
- 929,000 tokens
- Epochs
- 75
51M (Table 3)
75 epochs (Figure 2b)
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
- 2.1 × 10¹⁶ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 51000000 parameters * 929000 tokens * 75 epochs = 2.132055e+16 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
- 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
- Citaties
- 404
- Benchmarkgegevens
- VD-LSTM+REAL Large
"Our framework leads to state of the art performance on the Penn Treebank"
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Tying Word Vectors and Word Classifiers: A Loss Framework for Language Modeling
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
VD-LSTM+REAL Large werd gepubliceerd door Salesforce Research,Stanford University, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens November 2016. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry,Academia.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Hoe het getraind werd
Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 2.1 × 10¹⁶ 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 929,000 tekstokens
De inclusiecriteria: sOTA improvement.
Antwoorden
VD-LSTM+REAL Large — veelgestelde vragen
VD-LSTM+REAL Large— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 2.1 × 10¹⁶ 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.
VD-LSTM+REAL Large— 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.
VD-LSTM+REAL Large— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
VD-LSTM+REAL Large— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 51M. 51M (Table 3). 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.
VD-LSTM+REAL Large— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Salesforce Research,Stanford University, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry,Academia.
VD-LSTM+REAL Large— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in November 2016. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
VD-LSTM+REAL Large— 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.
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.