SPN-4+KN5
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
- Singapore University of Technology & Design,DSO National Laboratories
- Typ organizacji
- Academia,Government
- Kraj
- Singapore
- Opublikowany
- 14 September 2014
- Autorzy
- W. Cheng, Stanley Kok, Hoai Vu Pham, Hai Leong Chieu, K. M. A. Chai
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
- 5M
- Dane treningowe
- 929,000 tokens
Estimate from table 2 of https://arxiv.org/abs/1609.07843 The authors of the linked paper draw on estimates from table 3 of https://arxiv.org/pdf/1508.06615.pdf
seems like the authors use a non-standard split for the dataset "We performed our experiments on the commonly used Penn Treebank corpus [15], and adhered to the experimental setup used in previous work [6, 9]. We used sections 0-20, sections 21-22, and sections 23-24 respectively as training, validation and test sets" apparently the most common split is "In the most common split of this corpus, sections from 0 to 18 are used for training (38 219 sentences, 912 344 tokens), sections from 19 to …
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
- 4.4 × 10¹⁶ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
40h, 1 GPU, 1028e9 Peak FLOP/s, 30% 1028000000000 FLOP/s/GPU * 1GPU * 40 hours * 3600 s/hour * 0.3 [assumed utilization] = 4.44096e+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 C2075
- Zastosowane chipy
- 1
- Czas rzeczywisty
- 40 hours
- Pobór mocy
- 290 W
""e stopped training our SPN when its performance on the validation set stops improving at two consecutive evaluation points, or when it has run for 40 hours, whichever occurred first. (It turned out that both SPN-3 and SPN-4 ran for the maximum of 40 hours.) We parallelized our SPN code2 to run on a GPU, and ran our experiments on a machine with a 2.4 GHz CPU and an NVIDIA Tesla C2075 GPU (448 CUDA cores, 5GB of device memory)."
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 (non-commercial)
code, no license specified: https://github.com/stakok/lmspn/tree/master/SPNLM training code: https://github.com/stakok/lmspn/blob/master/SPNLM/README.doc
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
- 102
- Dane benchmarkowe
- SPN-4+KN5
"Our empirical comparisons with six previous language models indicate that our SPN has superior performance"
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Language modeling with sum-product networks
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
SPN-4+KN5 został opublikowany przez Singapore University of Technology & Design,DSO National Laboratories, w kraju zapisanym jako Singapore, podczas September 2014. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia,Government.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Jak to zostało wytrenowane
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 4.4 × 10¹⁶ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA Tesla C2075. 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.
Jest śledzone w podstawowym zbiorze danych z jednego szczególnego powodu: sOTA improvement.
Odpowiedzi
SPN-4+KN5 — częste pytania
SPN-4+KN5— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 5M. Estimate from table 2 of https://arxiv.org/abs/1609.07843 The authors of the linked paper draw on estimates from table 3 of https://arxiv.org/pdf/1508.06615.pdf. 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.
SPN-4+KN5— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Singapore University of Technology & Design,DSO National Laboratories, oparty na Singapore, organizacja sklasyfikowana jako academia,Government.
SPN-4+KN5— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 2014. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
SPN-4+KN5— 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.
SPN-4+KN5— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 4.4 × 10¹⁶ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA Tesla C2075. 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.
SPN-4+KN5— 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.
SPN-4+KN5— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
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.