EI-REHN-1000D
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
- Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- Korea (Republic of)
- Opublikowany
- 14 August 2017
- Autorzy
- Hyunsin Park, Chang D. Yoo
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
- 19M
- Dane treningowe
- 929,000 tokens
- Epoki
- 100
19M (Table 4)
"For all the experiments in this paper, Tensorflow toolkit [15] was used. For training the network, Adam optimizer [16] was adopted with 20 mini-batch size, 100 epochs, and 0.01 learning rate"
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
- 1.1 × 10¹⁶ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 19000000 parameters * 929000 tokens * 100 epochs = 1.05906e+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.
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 6
- Dane benchmarkowe
- EI-REHN-1000D
"The proposed networks showed better performance than other state-of-the-art recurrent networks in all three experiments."
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Early Improving Recurrent Elastic Highway Network
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
EI-REHN-1000D został opublikowany przez Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), w kraju zapisanym jako Korea (Republic of), podczas August 2017. 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.
Jak to zostało wytrenowane
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 1.1 × 10¹⁶ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Został wytrenowany na korpusie około 929,000 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: sOTA improvement.
Odpowiedzi
EI-REHN-1000D — częste pytania
EI-REHN-1000D— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), oparty na Korea (Republic of), organizacja sklasyfikowana jako academia.
EI-REHN-1000D— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w August 2017. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
EI-REHN-1000D— 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.
EI-REHN-1000D— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.1 × 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.
EI-REHN-1000D— 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.
EI-REHN-1000D— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
EI-REHN-1000D— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 19M. 19M (Table 4). 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.
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.