Statement Curriculum Learning
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
- OpenAI
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 2 March 2022
- Autoři
- Stanislas Polu, Jesse Michael Han, Kunhao Zheng, Mantas Baksys, Igor Babuschkin, Ilya Sutskever
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language, Mathematics
- Úkol
- Automated theorem proving, Language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 774M
- Výcviková data
- 372,000,000,000 tokens
Table on p12 gives WebMath dataset size in GB of code. Uncompressed code probably has a similar number of tokens per gigabyte as natural language text, on the order of 3e8 tokens per GB.
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
- 1.8 × 10²² FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
pretraining: 6 FLOP/parameter/token * 774000000 parameters * 372000000000 tokens = 1.727568e+21 FLOP unknown number of epochs -> "Likely" confidence expert iteration: 312000000000000 FLOP/GPU/sec * 48000 GPU-hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.617408e+22 FLOP 1.617408e+22 FLOP + 1.727568e+21 FLOP = 1.7901648e+22 FLOP
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA A100
- Čip-hodiny
- 48,000
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
- API access
- Tréninkový kód
- Unreleased
It seems that only inference code is here, no model weights or pre-training code: https://github.com/openai/lean-gym Apache 2.0 "We present lean-gym’s API"
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Likely
- Citace
- 161
"by applying this expert iteration to a manually curated set of problem statements, we achieve state-of-the-art on the miniF2F benchmark, automatically solving multiple challenging problems drawn from high school olympiads."
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Formal Mathematics Statement Curriculum Learning
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
Statement Curriculum Learning byl zveřejněn OpenAI, v zemi zaznamenané jako United States of America, během March 2022. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Language, Mathematics, a je zaznamenán jako vykonávající úkol automated theorem proving, Language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Trénink a původ
Trenovací běh spotřeboval asi 1.8 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Tréninková sada běžela na přibližně 372,000,000,000 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: sOTA improvement.
Odpovědi
Statement Curriculum Learning — běžné otázky
Statement Curriculum Learning— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností OpenAI, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Statement Curriculum Learning— 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.
Statement Curriculum Learning— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, Mathematics, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol automated theorem proving, Language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Statement Curriculum Learning— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.8 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. 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.
Statement Curriculum Learning— 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.
Statement Curriculum Learning— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Statement Curriculum Learning— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 774M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
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.