U-PaLM (540B)

Uzavřené váhy Google 540B parametry October 2022

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
Google
Typ organizace
Industry
Země
United States of America
Publikováno
20 October 2022
Autoři
Yi Tay, Jason Wei, Hyung Won Chung, Vinh Q. Tran, David R. So, Siamak Shakeri, Xavier Garcia, Huaixiu Steven Zheng, Jinfeng Rao, Aakanksha Chowdhery, Denny Zhou, Donald Metzler, Slav Petrov, Neil Houlsby, Quoc V. Le, Mostafa Dehghani

Co to dělá

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

Doména
Language
Úkol
Language generation, Language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Quantitative reasoning
Základní model
PaLM (540B)

Velikost

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

parametry
540B
Výcviková data
1,300,000,000 tokens

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
2.5 × 10²⁴ FLOP

"The total number of extra tokens we train on for the 540B model is approximately 1.3 Billion which constitutes 0.16% extra computation... Training an U-PaLM 540B model only consumes 512 TPUv4 chips and finishes in about 5 days which is considered to be lightweight." original PaLM was 2.527e+24. adding 0.16% is ~2.53e24

Jak bylo ustanoveno
Comparison with other models
Ladění výpočtů
4 × 10²¹ FLOP

"The total number of extra tokens we train on for the 540B model is approximately 1.3 Billion which constitutes 0.16% extra computation... Training an U-PaLM 540B model only consumes 512 TPUv4 chips and finishes in about 5 days which is considered to be lightweight." PaLM was 2.5e24 0.16% of that is 4e21

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware
Google TPU v4
Používané čipy
512
Čip-hodiny
61,440
Doba reálného času
120 hours

5 days

Příkon
348.3 kW

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
Unreleased

Jak je to klasifikováno

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

Frontier model
Yes
Pravděpodobně nad 10²³ FLOP
Yes
Proč je to sledováno
SOTA improvement

Figure 3 "We show that U-PaLM 540B outperforms PaLM 540B on 21 out of 26 tasks. Given that PaLM is the SOTA language model on these tasks, this makes U-PaLM the new state-of-the-art on these tasks." performance improvement equivalent to 2x training efficiency: "Impressively, at 540B scale, we show an approximately 2x computational savings rate where U-PaLM achieves the same performance as the final PaLM 540B model at around half its computational budget "

Záznam důvěry
Confident
Citace
76

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Transcending Scaling Laws with 0.1% Extra Compute
Nap poslední aktualizace
25 May 2026

Co čísla znamenají

Co je tento MODEL

U-PaLM (540B) byl zveřejněn Google, v zemi zaznamenané jako United States of America, během October 2022. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language generation, Language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Quantitative reasoning.

Jeho výchozím bodem byl existující základní model, PaLM (540B). To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.

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

Trénink a původ

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 2.5 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v4. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Bylo to trénováno na korpusu asi 1,300,000,000 tokeny textu

Jeho kritérium zahrnutí: sOTA improvement.

Odpovědi

U-PaLM (540B) — běžné otázky

01

U-PaLM (540B)— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 540B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

02

U-PaLM (540B)— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Google, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.

03

U-PaLM (540B)— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v October 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

04

U-PaLM (540B)— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language generation, Language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Quantitative reasoning. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

05

U-PaLM (540B)— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 2.5 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v4. 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.

06

U-PaLM (540B)— 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.

07

U-PaLM (540B)— Je to OPEN SOURCE?

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

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.