LongNet

Uzavřené váhy Microsoft,Xi’an Jiaotong University 2.7B parametry July 2023

Žádný odhad

Žádné hardwarové požadavky pro tento model

Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace
Microsoft,Xi’an Jiaotong University
Typ organizace
Industry,Academia
Země
United States of America, China
Publikováno
5 July 2023
Autoři
Jiayu Ding, Shuming Ma, Li Dong, Xingxing Zhang, Shaohan Huang, Wenhui Wang, Nanning Zheng, Furu Wei

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Language
Úkol
Language modeling/generation

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry
2.7B

2.7B

Výcviková data
300,000,000,000 tokens

2.7B model uses 300B tokens from The Stack, others only use 40B.

Epochy
1

Výpočty pro trénink

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Výpočty pro trénink
4.9 × 10²¹ FLOP

2.7B params * 300B tokens * 6 = 4.86e21 Note: not sure if there are very long sequences in the training data that would affect this calculation. Per paper, complexity of their attention mechanism scales linearly with sequence length.

Jak bylo ustanoveno
Operation counting

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti
Closed — provider access only
Přístup k modelu
Unreleased
Tréninkový kód
Open source

MIT license https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/longnet

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry
Confident
Citace
242

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
LongNet: Scaling Transformers to 1,000,000,000 Tokens
Nap poslední aktualizace
25 May 2026

Co čísla znamenají

Co je tento MODEL

LongNet byl zveřejněn Microsoft,Xi’an Jiaotong University, v zemi zaznamenané jako United States of America, během July 2023. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry,Academia.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation.

Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.

Jak bylo trénováno

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 4.9 × 10²¹ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Tréninková sada běžela na přibližně 300,000,000,000 tokeny textu

Odpovědi

LongNet — běžné otázky

01

LongNet— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Microsoft,Xi’an Jiaotong University, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Academia.

02

LongNet— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v July 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

03

LongNet— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

04

LongNet— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 4.9 × 10²¹ FLOP. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.

05

LongNet— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.

06

LongNet— Je to OPEN SOURCE?

Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.

07

LongNet— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 2.7B. 2.7B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 25 May 2026

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.