rTop-k(distributed setting)
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
- Stanford University
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 21 May 2020
- Autorzy
- Leighton Pate Barnes, Huseyin A. Inan, Berivan Isik, Ayfer Ozgur
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
- 69M
- Dane treningowe
- 912,344 tokens
- Epoki
- 38
We adopted a 2-layer LSTM language model architec- ture with 1500 hidden units per layer Okay, let's break this down: - You have a 2-layer LSTM model - Each LSTM layer has 1500 hidden units - The vocabulary size is 10k For each LSTM layer: - There are 4 weight matrices (input, forget, output, cell state) per layer - Each weight matrix has dimensions (input size x 1500 hidden units) - Plus 1500 bias terms per matrix Layer 1: - Input size is 10k (vocab size) - Weight matrices: 4 * (10k * 150…
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
- 1.4 × 10¹⁶ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 69000000 parameters * 912344 tokens * 38 epochs = 1.4352996e+16 FLOP
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
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Likely
- Cytaty
- 71
- Dane benchmarkowe
- rTop-k(distributed setting)
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- rTop-k: A Statistical Estimation Approach to Distributed SGD
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
rTop-k(distributed setting) został opublikowany przez Stanford University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas May 2020. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Co poszło w budowę tego
Trening zajmował około 1.4 × 10¹⁶ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Trening zużył korpus około 912,344 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
rTop-k(distributed setting) — częste pytania
rTop-k(distributed setting)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.4 × 10¹⁶ FLOP. 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.
rTop-k(distributed setting)— 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.
rTop-k(distributed setting)— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
rTop-k(distributed setting)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 69M. We adopted a 2-layer LSTM language model architec- ture with 1500 hidden units per layer Okay, let's break this down: - You have a 2-layer LSTM model - Each LSTM layer has 1500 hidden units - The vocabulary size is 10k For each LSTM layer: - There are 4 weight matrices (input, forget, output, cell state) per layer - Each weight matrix has dimensions (input size x 1500 hidden units) - Plus 1500 bias terms per matrix Layer 1: - Input size is 10k (vocab size) - Weight matrices: 4 * (10k * 1500) = 60 million parameters - Biases: 4 * 1500 = 6000 parameters Layer 2: - Input size is 1500 (output of layer 1) - Weight matrices: 4 * (1500 * 1500) = 9 million parameters - Biases: 4 * 1500 = 6000 parameters Total parameters = 60 million + 6000 + 9 million + 6000 = 69,012,000 So the total number of parameters in this 2-layer 1500-unit LSTM with 10k vocab size is approximately 69 million. 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.
rTop-k(distributed setting)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Stanford University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia.
rTop-k(distributed setting)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w May 2020. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
rTop-k(distributed setting)— 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.
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.