B2T connection (16L)
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti tohoto modelu jsou otevřené, ale žádný počet parametrů pro něj nebyl zveřejněn. Každé číslo týkající se paměti a rychlosti vychází z této hodnoty, takže bychom raději nic neukázali, než fabrikaovaný odhad..
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
- LINE Corporation,Tohoku University
- Typ organizace
- Industry,Academia
- Země
- Japan
- Publikováno
- 1 June 2022
- Autoři
- Sho Takase, Shun Kiyono, Sosuke Kobayashi, Jun Suzuki
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling/generation, Question answering
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- 103,000,000 tokens
- Epochy
- 95
"We used WikiText-103 (Merity et al., 2017), which consists of a large number of tokens. The training, validation, and test sets contain 103M, 0.2M, and 0.2M tokens, respectively" Table 6 updates: 50K tokens/GPU: 1024 GPUs (Table 7): 192 50000*1024*192/103000000 = 95 epochs
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
- 2.8 × 10¹⁹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware,Operation counting
192*7 GPU (P100) hours per Table 6 19 TFLOP/s 19 trillion * 192 * 7 * 3600 * 0.3 = 2.76e19 6 FLOP / parameter / token * 247000000 parameters [not sure how it was estimated] * 50000 steps * 1024 tokens / GPU * 192 GPUs = 1.4568653e+19 FLOP
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA P100
- Používané čipy
- 192
- Doba reálného času
- 7 hours
- Příkon
- 96.3 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
- Open — downloadable
- Přístup k modelu
- Open weights (unrestricted)
- Tréninkový kód
- Open source
code and weights, MIT: https://github.com/takase/b2t_connection?tab=readme-ov-file
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
- 18
- Benchmark data
- B2T connection (16L)
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- On Layer Normalizations and Residual Connections in Transformers
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
B2T connection (16L) byl zveřejněn LINE Corporation,Tohoku University, v zemi zaznamenané jako Japan, během June 2022. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry,Academia.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Question answering.
Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu.
Trénink a původ
Trenovací běh spotřeboval asi 2.8 × 10¹⁹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA P100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Bylo to trénováno na korpusu asi 103,000,000 tokeny textu
Odpovědi
B2T connection (16L) — běžné otázky
B2T connection (16L)— kde si to mohu stáhnout?
Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.
B2T connection (16L)— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.8 × 10¹⁹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA P100. 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.
B2T connection (16L)— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Nemůžeme říct. Má otevřené váhy, ale žádný počet parametrů pro něj nebyl zveřejněn a každý výpočet paměti a rychlosti začíná od toho čísla. Raději bychom ukázali nic než vykonstruovaný odhad.
B2T connection (16L)— Je to OPEN SOURCE?
Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.
B2T connection (16L)— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
B2T connection (16L)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností LINE Corporation,Tohoku University, zakládající se na Japan, organizace zařazená jako industry,Academia.
B2T connection (16L)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
B2T connection (16L)— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
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.