LSTM
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
- Technical University of Munich
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- Germany
- Opublikowany
- 15 November 1997
- Autorzy
- Sepp Hochreiter ; Jurgen 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
- 10.5K
- Dane treningowe
- 853,000 tokens
Table 2 http://www.bioinf.jku.at/publications/older/2604.pdf
Table 8. The rightmost column lists numbers of training sequences required to achieve the stopping criterion. This applies to experiment 5 (multiplication) Sequences have random lengths, on the order of 100-1000 (table 7 )
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
- 3.2 × 10¹³ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
"Due to limited computation time, training is stopped after 5 million sequence presentations" Each sequence has p=100 elements in the long-delay setting. COMPUTE = PRESENTATIONS * PRESENTATION LENGTH * UPDATE COMPUTE PER TOKEN 5000000*100*6*10,504.0=
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Model Frontier
- Yes
- Dlaczego to jest śledzone
- Highly cited
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 98,595
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Long short-term memory
- Ostatnio zaktualizowane
- 1 January 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
LSTM został opublikowany przez Technical University of Munich, w kraju zapisanym jako Germany, podczas November 1997. Kategoria, do której należy wydawca, to academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Co poszło w budowę tego
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 3.2 × 10¹³ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Trening zużył korpus około 853,000 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: highly cited.
Odpowiedzi
LSTM — częste pytania
LSTM— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 10.5K. Table 2 http://www.bioinf.jku.at/publications/older/2604.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.
LSTM— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Technical University of Munich, oparty na Germany, organizacja sklasyfikowana jako academia.
LSTM— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w November 1997. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
LSTM— 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.
LSTM— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 3.2 × 10¹³ 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.
LSTM— 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.
LSTM— 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.
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.