bRSM + cache
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
- Numenta,Incubator 491
- Typ organizacji
- Industry,Industry
- Kraj
- United States of America, Australia
- Opublikowany
- 2 December 2019
- Autorzy
- Jeremy Gordon, David Rawlinson, Subutai Ahmad
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
- 2.6M
- Dane treningowe
- 912,344 tokens
- Epoki
- 19
Table 2
batch size 300 "the bRSM model overfits quickly to the PTB training set, as illustrated by increasing volatility and ultimately a quick rise in test loss after 40-60,000 mini-batches of training." 300*60000 / 912344 = 19.7 epochs
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
- 2.8 × 10¹⁴ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 2550000 parameters * 300 tokens per batch [speculatively, I am not sure if it is sequences per batch or tokens per batch] * 60000 steps = 2.754e+14 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
- Open source
GNU (copyleft) license for code: https://github.com/numenta/nupic.research/tree/master/projects/rsm
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Speculative
- Cytaty
- 6
- Dane benchmarkowe
- bRSM + cache
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Long Distance Relationships without Time Travel: Boosting the Performance of a Sparse Predictive Autoencoder in Sequence Modeling
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
bRSM + cache został opublikowany przez Numenta,Incubator 491, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas December 2019. Kategoria, do której należy wydawca, to industry,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.
Szkolenie i pochodzenie
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 2.8 × 10¹⁴ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Został wytrenowany na korpusie około 912,344 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
bRSM + cache — częste pytania
bRSM + cache— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w December 2019. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
bRSM + cache— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
bRSM + cache— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.8 × 10¹⁴ 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.
bRSM + cache— 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.
bRSM + cache— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
bRSM + cache— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 2.6M. Table 2. 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.
bRSM + cache— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Numenta,Incubator 491, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Industry.
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.