RNN+weight noise+dynamic eval
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
- University of Toronto
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- Canada
- Opublikowany
- 4 August 2013
- Autorzy
- Alex Graves
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
- 54M
- Dane treningowe
- 929,000 tokens
- Epoki
- 14
"the word-level network had 10,000 inputs and outputs and around 54M weights"
14 epochs (Table 1)
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
- 4.2 × 10¹⁵ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 54000000 parameters * 929000 tokens * 14 epochs = 4.213944e+15 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.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 4,734
- Dane benchmarkowe
- RNN+weight noise+dynamic eval
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Generating Sequences With Recurrent Neural Networks
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
RNN+weight noise+dynamic eval został opublikowany przez University of Toronto, w kraju zapisanym jako Canada, podczas August 2013. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej 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.
Szkolenie i pochodzenie
Trening zajmował około 4.2 × 10¹⁵ 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.
Odpowiedzi
RNN+weight noise+dynamic eval — częste pytania
RNN+weight noise+dynamic eval— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 54M. "the word-level network had 10,000 inputs and outputs and around 54M weights". 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.
RNN+weight noise+dynamic eval— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of Toronto, oparty na Canada, organizacja sklasyfikowana jako academia.
RNN+weight noise+dynamic eval— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w August 2013. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
RNN+weight noise+dynamic eval— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
RNN+weight noise+dynamic eval— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 4.2 × 10¹⁵ 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.
RNN+weight noise+dynamic eval— 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.
RNN+weight noise+dynamic eval— 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.