LSTM+NeuralCache
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
- KU Leuven,ESAT - PSI,Apple
- Typ organizacji
- Academia,Academia,Industry
- Kraj
- Belgium, United States of America
- Opublikowany
- 24 September 2018
- Autorzy
- Lyan Verwimp, Joris Pelemans, Hugo Van hamme, Patrick Wambacq
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
- Format numeryczny
- FP32
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 2.1M
- 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 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
- 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 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.
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Likely
- Cytaty
- 3
- Dane benchmarkowe
- 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
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Tło
LSTM+NeuralCache został opublikowany przez KU Leuven,ESAT - PSI,Apple, w kraju zapisanym jako Belgium, podczas September 2018. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Academia,Industry.
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.
Szkolenie i pochodzenie
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 9.8 × 10¹⁴ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 2,000,000 Tokeny tekstu.
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: sOTA improvement.
Odpowiedzi
LSTM+NeuralCache — częste pytania
LSTM+NeuralCache— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 9.8 × 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.
LSTM+NeuralCache— 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.
LSTM+NeuralCache— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
LSTM+NeuralCache— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 2.1M. 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. 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.
LSTM+NeuralCache— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez KU Leuven,ESAT - PSI,Apple, oparty na Belgium, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Industry.
LSTM+NeuralCache— 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.
LSTM+NeuralCache— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
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.