Neural LM
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Na nagraniu
Pełna specyfikacja
Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- University of Montreal / Université de Montréal
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- Canada
- Opublikowane
- 28 November 2000
- Autorzy
- Yoshua Bengio, Réjean Ducharme, Pascal Vincent, Christian Janvin
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Parametry
- 6.9M
- Dane treningowe
- 32,000,000 tokens
- Epoki
- 10
(30959*100) + (8*100*120) + (120*30959) = 6,906,980 "This is obtained with a network with the direct architecture, 100 randomly initialized words features, 120 hidden units, and n = 8 words of context." "The Hansard corpus (Canadian parliament proceedings, French version) is a stream of about 34 million words, of which 32 millions (set A) was used for training, 1.1 million (set B) was used for validation, and 1.2 million (set C) was used for out-of-sample tests. The original data has 106, 936 di…
The Hansard corpus (Canadian parliament proceedings, French version) is a stream of about 34 million words, of which 32 millions (set A) was used for training, 1.1 million (set B) was used for validation, and 1.2 million (set C) was used for out-of-sample tests.
Obliczenia szkoleniowe
Aritmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzone w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztu przeprowadzonego treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje zapytania.
- Obliczenia szkoleniowe
- 6.3 × 10¹⁵ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
The authors use a trick to avoid having to calculate the final layer for all possible words in the vocabulary. They precompute a "short list" of the most common word following any 2 precursor words with a smoothed trigram model, and then only calculate the softmax over words on the short list. This means only a negligible fraction of the unembedding parameters get used, so the effective number of parameters appears to be (30959*100) + (8*100*120) = 3,191,900 "Apparent convergence of the stochas…
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Frontier model
- Yes
- Dlaczego jest śledzone
- Training cost,Historical significance,Highly cited
- Zaufanie do nagrania
- Confident
- Cytacje
- 7,637
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- A Neural Probabilistic Language Model
- Ostatnia aktualizacja
- 1 January 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Neural LM was published by University of Montreal / Université de Montréal, in Canada, in November 2000. It comes out of academia.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Co poszło w budowę tego
Training it took roughly 6.3 × 10¹⁵ FLOP of computation — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
It was trained on about 32,000,000 tokens of text.
Its inclusion criterion is training cost,Historical significance,Highly cited.
Odpowiedzi
Neural LM — Często zadawane pytania
What GPU do I need to run Neural LM?
None. Neural LM is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Neural LM open source?
The licensing for Neural LM was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Neural LM have?
Neural LM has 6.9M parameters. (30959*100) + (8*100*120) + (120*30959) = 6,906,980 "This is obtained with a network with the direct architecture, 100 randomly initialized words features, 120 hidden units, and n = 8 words of context." "The Hansard corpus (Canadian parliament proceedings, French version) is a stream of about 34 million words, of which 32 millions (set A) was used for training, 1.1 million (set B) was used for validation, and 1.2 million (set C) was used for out-of-sample tests. The original data has 106, 936 different words, and those with frequency <= 10 were merged into a single token, yielding IVI = 30,959 different words.". That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Neural LM?
Neural LM was published by University of Montreal / Université de Montréal, based in Canada, categorised as academia.
When was Neural LM released?
Neural LM was published in November 2000. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Neural LM used for?
Neural LM works in Language, and is recorded as handling language modeling. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train Neural LM?
Around 6.3 × 10¹⁵ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
W innym kierunku
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..