Transformer Large + HCP

Uzavřené váhy University of Waterloo,Microsoft Research 257M 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
University of Waterloo,Microsoft Research
Typ organizace
Academia,Industry
Země
Canada, United States of America
Publikováno
21 March 2022
Autoři
He Bai, Tong Wang, Alessandro Sordoni, Peng Shi

Co to dělá

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

Doména
Language
Úkol
Language modeling

Velikost

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

parametry
257M

257M

Výcviková data
103,000,000 tokens
Epochy
38.18

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
6.1 × 10¹⁸ FLOP

80k steps (Table 1) "The input lengths are 150 for the base model and 384 for the large model." "large model: 18 layers, 16 heads, hidden size 1024 batch size 128" 6 FLOP / token / parameter * 257000000 parameters * 384 tokens per sequence * 128 sequences per batch * 80000 steps = 6.06339072 × 10^18 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
Open (non-commercial)

code, no license: https://github.com/richardbaihe/robustLM

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
17
Benchmark data
Transformer Large + HCP

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Better Language Model with Hypernym Class Prediction
Nap poslední aktualizace
25 May 2026

Co čísla znamenají

Co je tento MODEL

Transformer Large + HCP byl zveřejněn University of Waterloo,Microsoft Research, v zemi zaznamenané jako Canada, během March 2022. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Industry.

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

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

Jak bylo trénováno

Trenovací běh spotřeboval asi 6.1 × 10¹⁸ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Tréninková sada běžela na přibližně 103,000,000 tokeny textu

Odpovědi

Transformer Large + HCP — běžné otázky

01

Transformer Large + HCP— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 6.1 × 10¹⁸ 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.

02

Transformer Large + HCP— 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.

03

Transformer Large + HCP— Je to OPEN SOURCE?

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

04

Transformer Large + HCP— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 257M. 257M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

05

Transformer Large + HCP— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností University of Waterloo,Microsoft Research, zakládající se na Canada, organizace zařazená jako academia,Industry.

06

Transformer Large + HCP— 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.

07

Transformer Large + HCP— K čemu se to používá?

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

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.