Variational RHN + WT (PTB)
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
- ETH Zurich,IDSIA
- Typ organizacji
- Academia,Academia
- Kraj
- Switzerland
- Opublikowany
- 12 July 2016
- Autorzy
- Julian Georg Zilly, Rupesh Kumar Srivastava, Jan Koutník, Jürgen Schmidhuber
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
- 23M
- Dane treningowe
- tokens
- Epoki
- 1,000
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
- 1.3 × 10¹⁷ FLOP
6*23000000*929000*1000=1.28202e+17
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
- Open source
MIT for code: https://github.com/jzilly/RecurrentHighwayNetworks
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Likely
- Dane benchmarkowe
- Variational RHN + WT
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Recurrent Highway Networks
- Ostatnio zaktualizowane
- 11 February 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Variational RHN + WT (PTB) został opublikowany przez ETH Zurich,IDSIA, w kraju zapisanym jako Switzerland, podczas July 2016. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia,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.
Co poszło w budowę tego
Trening zajmował około 1.3 × 10¹⁷ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
Variational RHN + WT (PTB) — częste pytania
Variational RHN + WT (PTB)— 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.
Variational RHN + WT (PTB)— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Variational RHN + WT (PTB)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 23M. 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.
Variational RHN + WT (PTB)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez ETH Zurich,IDSIA, oparty na Switzerland, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.
Variational RHN + WT (PTB)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w July 2016. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Variational RHN + WT (PTB)— 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.
Variational RHN + WT (PTB)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.3 × 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.
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.