CTR-BERT
Žádný odhad
Žádné hardwareové požadavky na tento model
Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..
Záznam.
Plná specifikace
Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.
Původ
Kdo vybudoval tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Amazon
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 6 December 2021
- Autoři
- Aashiq Muhamed, Iman Keivanloo, Sujan Perera, James Mracek, Yi Xu, Qingjun Cui, Santosh Rajagopalan, Belinda Zeng, Trishul Chilimb
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Recommendation
- Úkol
- Click-through rate prediction
Velikost
Jak velký je model a na kolik dat byl vytrénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje o tom, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Parametry
- 70M
- Tréninková data
- 1,200,000,000 tokens
'CTR-BERTuses about 70 million parameters which can be trained on 8 A100 GPUs in less than a day (<1000 USD). '
more than 200M citations: 'Our CTR dataset is sampled from online traffic and is different from existing public CTR datasets in that it comprises of text features in addition to numeric/categorical features. We sample random train-test splits from 2020 online traffic. As The train-test splits are sampled from 2021 online traffic and balanced the same way as OOD data. The train set comprises 200 million data points and the test and validation sets comprise 25 million points each'
Výpočet trénování
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál trénink, nikoli jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočet trénování
- 6.5 × 10¹⁹ FLOP
- Jak bylo založeno
- Hardware
flops = (8) * (312 * 10**12) * (24 * 3600) * (0.3) (num gpu) * (peak flops) * (time in seconds) * (assumed utilization rate) 'CTR-BERT uses about 70 million parameters which can be trained on 8 A100 GPUs in less than a day (<1000 USD). '
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to bralo ze zásuvky.
- Tréninkové hardwarové zařízení
- NVIDIA A100
- Použité čipy
- 8
- Příkon
- 6.4 kW
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se na tuto stránku vztahují jakákoliv čísla grafických karet.
- Váhy
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je klasifikováno
Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.
- Záznam důvěry
- Likely
- Citace
- 52
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- CTR-BERT: Cost-effective knowledge distillation for billion-parameter teacher models
- Naposledy aktualizováno
- 1 December 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
CTR-BERT was published by Amazon, in United States of America, in December 2021. It comes out of industry.
It works in Recommendation, and is recorded as doing click-through rate prediction.
Toto je uzavřený model: vyškolené hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není zde žádná lokální verze k provozování.
Trénink a původ
The training run consumed about 6.5 × 10¹⁹ FLOP, on NVIDIA A100. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
The training set ran to roughly 1,200,000,000 tokens.
Odpovědi
CTR-BERT — Časté dotazy
How much compute was used to train CTR-BERT?
Around 6.5 × 10¹⁹ FLOP, on NVIDIA A100. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run CTR-BERT?
None. CTR-BERT is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is CTR-BERT open source?
No. CTR-BERT has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does CTR-BERT have?
CTR-BERT has 70M parameters. 'CTR-BERTuses about 70 million parameters which can be trained on 8 A100 GPUs in less than a day (<1000 USD). '. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created CTR-BERT?
CTR-BERT was published by Amazon, based in United States of America, categorised as industry.
When was CTR-BERT released?
CTR-BERT was published in December 2021. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is CTR-BERT used for?
CTR-BERT works in Recommendation, and is recorded as handling click-through rate prediction. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
Druhý směr
Když se na to podíváte z druhé strany?
Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.