Knowledge distillation student model
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
- Harvard University
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 22 September 2016
- Autorzy
- Yoon Kim, Alexander M. Rush
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Translation
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 84M
- Dane treningowe
- 100,000,000 tokens
84M from Table 1.
"The training set has 4m sentences". If the average sentence is ~25 tokens (ballpark), dataset size is 4M * 25 * 2 = 200M 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 × 10¹⁷ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
6ND = 6 FLOP/param/token * 84000000 parameters * 200000000 tokens = 1.008e+17 FLOP (Speculative confidence since the amount of epochs is unknown)
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.
- Kod treningowy
- Open source
https://github.com/harvardnlp/seq2seq-attn?tab=readme-ov-file MIT License
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Speculative
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Sequence-Level Knowledge Distillation
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Knowledge distillation student model został opublikowany przez Harvard University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas September 2016. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie translation.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Szkolenie i pochodzenie
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 1 × 10¹⁷ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Został wytrenowany na korpusie około 100,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
Knowledge distillation student model — częste pytania
Knowledge distillation student model— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1 × 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.
Knowledge distillation student model— 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.
Knowledge distillation student model— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
Knowledge distillation student model— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 84M. 84M from Table 1. 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.
Knowledge distillation student model— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Harvard University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia.
Knowledge distillation student model— 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.
Knowledge distillation student model— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie translation. 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.