ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES
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
- Nara Institute of Science and Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Tsinghua University
- Typ organizacji
- Academia,Academia,Academia
- Kraj
- Japan, Hong Kong, China
- Opublikowany
- 28 September 2018
- Autorzy
- Huayang Li, Deng Cai, Jin Xu, Taro Watanabe
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
- Model bazowy
- Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 247M
- Dane treningowe
- tokens
247M (Table 2)
"The training set contains around 101M tokens."
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
- 1.5 × 10¹⁷ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
6NC = 6 * 247000000 * 101000000 = 1.49682e+17 (no information about epochs -> speculative confidence)
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 (non-commercial)
https://github.com/ghrua/NgramRes (no specific license)
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Speculative
- Cytaty
- 3
- Dane benchmarkowe
- ADP-FAIRSEQ
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- N-gram Is Back: Residual Learning of Neural Text Generation with n-gram Language Model
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES został opublikowany przez Nara Institute of Science and Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Tsinghua University, w kraju zapisanym jako Japan, podczas September 2018. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Academia,Academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103. Dlatego dzieli ogólny kształt i rozmiar modelu bazowego.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Jak to zostało wytrenowane
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 1.5 × 10¹⁷ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES — częste pytania
ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.5 × 10¹⁷ 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.
ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES— 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.
ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 247M. 247M (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.
ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Nara Institute of Science and Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Tsinghua University, oparty na Japan, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Academia.
ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 2018. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES— 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.
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.