HLBL
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
- University of Toronto
- Organisatietype
- Academia
- Land
- Canada
- Gepubliceerd
- 8 December 2008
- Auteurs
- A. Mnih, Geoffrey E. Hinton
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
- 1.8M
- Training gegevens
- 14,000,000 tokens
"Except for where stated otherwise, the models used for the experiments used 100 dimensional feature vectors and a context size of 5." "The vocabulary size for this dataset is 17964." Embedding: 17964 * 100 = 1796400 Context matrices: 5 * 100 * 100 = 50000 Unembedding: 0 (tied embedding “while the matrix of weights from the hidden layer to the output layer is simply the feature vector matrix R”) Total: 1796400 + 50000 = 1846400
"The dataset consists of a 14 million word training set"
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
- Highly cited
- Record vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- A Scalable Hierarchical Distributed Language Model
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
HLBL werd gepubliceerd door University of Toronto, in het land geregistreerd als Canada, tijdens December 2008. De publicerende organisatie is geclassificeerd als 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 is getraind op een corpus van ongeveer 14,000,000 tekstokens
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: highly cited.
Antwoorden
HLBL — veelgestelde vragen
HLBL— 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.
HLBL— 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.
HLBL— 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.
HLBL— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 1.8M. "Except for where stated otherwise, the models used for the experiments used 100 dimensional feature vectors and a context size of 5." "The vocabulary size for this dataset is 17964." Embedding: 17964 * 100 = 1796400 Context matrices: 5 * 100 * 100 = 50000 Unembedding: 0 (tied embedding “while the matrix of weights from the hidden layer to the output layer is simply the feature vector matrix R”) Total: 1796400 + 50000 = 1846400. 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.
HLBL— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door University of Toronto, gebaseerd op Canada, een organisatie geclassificeerd als academia.
HLBL— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in December 2008. 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.