Predictive Coding NN
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
- 2 December 1994
- Autorzy
- J. Schmidhuber, Stefan Heil
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
- 206.9K
- Dane treningowe
- 600,000 tokens
- Epoki
- 25
5*80*430+430+430*80+80=206910 "P has nk input units and k output units. n is called the "time-window size" "Note that the time-window was quite small (n = 5)." "alphabet consisted of k = 80 possible characters" "P had 430 hidden units"
Training dataset: 15000*40=600000 "The training set for the predictor was given by a set of 40 articles from the newspaper Miinchner M erkur, each containing between 10000 and 20000 characters."
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
- 1.9 × 10¹³ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
2*206910*3*15000000=18621900000000=1.86e13 "The training phase consisted of 25 sweeps through the training set"
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
- Historical significance
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Predictive Coding with Neural Nets: Application to Text Compression
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Tło
Predictive Coding NN został opublikowany przez Technical University of Munich, w kraju zapisanym jako Germany, podczas December 1994. Kategoria, do której należy wydawca, to 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
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 1.9 × 10¹³ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Trening zużył korpus około 600,000 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: historical significance.
Odpowiedzi
Predictive Coding NN — częste pytania
Predictive Coding NN— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w December 1994. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Predictive Coding NN— 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.
Predictive Coding NN— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.9 × 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.
Predictive Coding NN— 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.
Predictive Coding NN— 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.
Predictive Coding NN— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 206.9K. 5*80*430+430+430*80+80=206910 "P has nk input units and k output units. n is called the "time-window size" "Note that the time-window was quite small (n = 5)." "alphabet consisted of k = 80 possible characters" "P had 430 hidden units". 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.
Predictive Coding NN— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Technical University of Munich, oparty na Germany, organizacja sklasyfikowana jako academia.
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.