NoPos

Uzavřené váhy Tel Aviv University,University of Washington,Intel Labs,Meta AI 1.3B parametry March 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
Tel Aviv University,University of Washington,Intel Labs,Meta AI
Typ organizace
Academia,Academia,Industry,Industry
Země
Israel, United States of America
Publikováno
30 March 2022
Autoři
Adi Haviv, Ori Ram, Ofir Press, Peter Izsak, Omer Levy

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
1.3B

1.3B "The baseline model in this setting follows the 1.3B parameter architecture of Brown et al. (2020), also known as GPT-3 XL: 24 transformer layers with 2048 model dimensions, 8192 feed-forward dimensions, and 32 attention heads."

Výcviková data
21,000,000,000 tokens
Epochy
0.12
Velikost dávky
256,000

Table 5

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
2.1 × 10¹⁹ FLOP

6 FLOP / token / parameter * 1.3 * 10^9 parameters * 256 000 tokens per batch [table 5] * 10500 steps [table 5] = 2.09664e+19 FLOP

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
Unreleased

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
185
Benchmark data
NoPos

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Transformer Language Models without Positional Encodings Still Learn Positional Information
Nap poslední aktualizace
25 May 2026

Co čísla znamenají

Odkud to přišlo

NoPos byl zveřejněn Tel Aviv University,University of Washington,Intel Labs,Meta AI, v zemi zaznamenané jako Israel, během March 2022. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia,Industry,Industry.

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.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Trenovací běh spotřeboval asi 2.1 × 10¹⁹ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Tréninková sada běžela na přibližně 21,000,000,000 tokeny textu

Odpovědi

NoPos — běžné otázky

01

NoPos— 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.

02

NoPos— Je to OPEN SOURCE?

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

03

NoPos— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 1.3B. 1.3B "The baseline model in this setting follows the 1.3B parameter architecture of Brown et al. (2020), also known as GPT-3 XL: 24 transformer layers with 2048 model dimensions, 8192 feed-forward dimensions, and 32 attention heads.". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

04

NoPos— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Tel Aviv University,University of Washington,Intel Labs,Meta AI, zakládající se na Israel, organizace zařazená jako academia,Academia,Industry,Industry.

05

NoPos— Kdy byl vydán?

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

06

NoPos— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

07

NoPos— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 2.1 × 10¹⁹ 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.

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.