LSTM+NeuralCache
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Na nagraniu
Pełna specyfikacja
Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- KU Leuven,ESAT - PSI,Apple
- Typ organizacji
- Academia,Academia,Industry
- Kraj
- Belgium, United States of America
- Opublikowane
- 24 September 2018
- Autorzy
- Lyan Verwimp, Joris Pelemans, Hugo Van hamme, Patrick Wambacq
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
- Numerical format
- FP32
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Parametry
- 2.1M
- Dane treningowe
- 2,000,000 tokens
- Epoki
- 39
Given: Hidden size (H) = 512 Number of hidden layers (L) = 1 Input size (I) is not mentioned, so let's denote it as I The total number of parameters P in an LSTM can be calculated as follows: P = 4 * ((I * H) + (H * H) + H) This is for one layer of LSTM cells. Since the LSTM model described has only one layer, we don't need to multiply by the number of layers. To calculate the exact number of parameters, we would need to know the input size I. However, if you are looking for the number of pa…
" we stop training anyway after 39 epochs"
Obliczenia szkoleniowe
Aritmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzone w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztu przeprowadzonego treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje zapytania.
- Obliczenia szkoleniowe
- 9.8 × 10¹⁴ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 2100000 parameters * 2000000 tokens * 39 epochs = 9.828e+14 FLOP
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim własnym sprzęcie, co decyduje, czy jakiekolwiek z danych dotyczących karty graficznej na tej stronie mają zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Dlaczego jest śledzone
- SOTA improvement
- Zaufanie do nagrania
- Likely
- Cytacje
- 3
- Benchmark data
- LSTM+NeuralCache
"We obtain a 29.9%/32.1% (validation/test set) relative improvement in perplexity with respect to a baseline LSTM LM on the WikiText-2 dataset, outperforming previous work on neural cache LMs" ... "we observe that neural cache models consistently outperform regular cache models on this dataset."
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Information-Weighted Neural Cache Language Models for ASR
- Ostatnia aktualizacja
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Tło
LSTM+NeuralCache was published by KU Leuven,ESAT - PSI,Apple, in Belgium, in September 2018. academia,Academia,Industry is the category the publisher falls under.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Training and provenance
Producing it required around 9.8 × 10¹⁴ FLOP of arithmetic, which is a statement about the training budget rather than about inference.
The training set ran to roughly 2,000,000 tokens.
The reason it appears in this catalogue at all is sOTA improvement.
Odpowiedzi
LSTM+NeuralCache — Często zadawane pytania
How much compute was used to train LSTM+NeuralCache?
Around 9.8 × 10¹⁴ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run LSTM+NeuralCache?
None. LSTM+NeuralCache is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is LSTM+NeuralCache open source?
No. LSTM+NeuralCache has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does LSTM+NeuralCache have?
LSTM+NeuralCache has 2.1M parameters. Given: Hidden size (H) = 512 Number of hidden layers (L) = 1 Input size (I) is not mentioned, so let's denote it as I The total number of parameters P in an LSTM can be calculated as follows: P = 4 * ((I * H) + (H * H) + H) This is for one layer of LSTM cells. Since the LSTM model described has only one layer, we don't need to multiply by the number of layers. To calculate the exact number of parameters, we would need to know the input size I. However, if you are looking for the number of parameters just within a single LSTM cell (assuming I is equal to H), then you can substitute I with H in the above formula: P = 4 * ((H * H) + (H * H) + H) = 4 * (2 * (H^2) + H) For H = 512, this becomes: P = 4 * (2 * (512^2) + 512) = 4 * (2 * 262144 + 512) = 4 * (524288 + 512) = 4 * 524800 ≈ 2,099,200. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created LSTM+NeuralCache?
LSTM+NeuralCache was published by KU Leuven,ESAT - PSI,Apple, based in Belgium, categorised as academia,Academia,Industry.
When was LSTM+NeuralCache released?
LSTM+NeuralCache was published in September 2018. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is LSTM+NeuralCache used for?
LSTM+NeuralCache works in Language, and is recorded as handling language modeling. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
W innym kierunku
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..