Zoneout + Variational LSTM (WT2)
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
- MetaMind Inc,Salesforce
- Typ organizacji
- Industry,Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 26 September 2016
- Autorzy
- Stephen Merity, Caiming Xiong, James Bradbury, Richard Socher
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
- 21M
- Dane treningowe
- 2,000,000 tokens
- Epoki
- 64
21M (Table 3)
"We also halve the learning rate when validation perplexity is worse than the previous iteration, stopping training when validation perplexity fails to improve for three epochs or when 64 epochs are reached"
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
- 1.6 × 10¹⁶ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 21000000 parameters * 2000000 tokens * 64 epochs = 1.6128e+16 FLOP
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA Tesla K80
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.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 4,010
- Dane benchmarkowe
- Zoneout + Variational LSTM (WT2)
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Pointer Sentinel Mixture Models
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Zoneout + Variational LSTM (WT2) został opublikowany przez MetaMind Inc,Salesforce, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas September 2016. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako 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.
Jak to zostało wytrenowane
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 1.6 × 10¹⁶ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA Tesla K80. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Został wytrenowany na korpusie około 2,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
Zoneout + Variational LSTM (WT2) — częste pytania
Zoneout + Variational LSTM (WT2)— 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.
Zoneout + Variational LSTM (WT2)— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Zoneout + Variational LSTM (WT2)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 21M. 21M (Table 3). 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.
Zoneout + Variational LSTM (WT2)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez MetaMind Inc,Salesforce, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Industry.
Zoneout + Variational LSTM (WT2)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 2016. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Zoneout + Variational LSTM (WT2)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Zoneout + Variational LSTM (WT2)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.6 × 10¹⁶ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA Tesla K80. 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.
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.