Transformer-XL + AutoDropout (PTB)
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Google Research
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 5 January 2021
- Autorzy
- Hieu Pham, Quoc V. Le
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 24M
- Dane treningowe
- tokens
- Epoki
- 192
"We use the same model size as specified by Dai et al. (2019)."
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 5.8 × 10¹⁶ FLOP
"We train every configuration from scratch for 160,000 steps, using a batch size of 16 and a segment length of 70" Total tokens: 160000*16*70=179200000 Epochs: 179200000/929000=192 Training flop: 6*24000000*179200000=2.58048e+16 GPU hour estimate: 40*60*4*45000000000000*0.3=1.296e+17 Geometric mean: 57829941034035304
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- Google TPU v2
- Zastosowane chipy
- 4
- Czas rzeczywisty
- 1 hours
- Pobór mocy
- 2.3 kW
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
404: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/auto_dropout
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 63
- Dane benchmarkowe
- Transformer-XL + AutoDropout (PTB)
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- AutoDropout: Learning Dropout Patterns to Regularize Deep Networks
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
Transformer-XL + AutoDropout (PTB) został opublikowany przez Google Research, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas January 2021. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Jak to zostało wytrenowane
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 5.8 × 10¹⁶ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v2. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
Transformer-XL + AutoDropout (PTB) — częste pytania
Transformer-XL + AutoDropout (PTB)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google Research, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Transformer-XL + AutoDropout (PTB)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w January 2021. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Transformer-XL + AutoDropout (PTB)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Transformer-XL + AutoDropout (PTB)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 5.8 × 10¹⁶ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v2. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
Transformer-XL + AutoDropout (PTB)— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
Transformer-XL + AutoDropout (PTB)— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Transformer-XL + AutoDropout (PTB)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 24M. "We use the same model size as specified by Dai et al. (2019).". Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.