CTR-BERT
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
- 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 vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Recommendation
- Úkol
- Click-through rate prediction
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 70M
- Výcviková 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'
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
- 6.5 × 10¹⁹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- 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 vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA A100
- Používané čipy
- 8
- Příkon
- 6.4 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
- 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
- Likely
- Citace
- 52
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- CTR-BERT: Cost-effective knowledge distillation for billion-parameter teacher models
- Nap poslední aktualizace
- 1 December 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
CTR-BERT byl zveřejněn Amazon, v zemi zaznamenané jako United States of America, během December 2021. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Recommendation, a je zaznamenán jako vykonávající úkol click-through rate prediction.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Trénink a původ
Trenovací běh spotřeboval asi 6.5 × 10¹⁹ 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 1,200,000,000 tokeny textu
Odpovědi
CTR-BERT — běžné otázky
CTR-BERT— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 6.5 × 10¹⁹ 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.
CTR-BERT— 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.
CTR-BERT— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
CTR-BERT— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 70M. 'CTR-BERTuses about 70 million parameters which can be trained on 8 A100 GPUs in less than a day (<1000 USD). '. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
CTR-BERT— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Amazon, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
CTR-BERT— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v December 2021. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
CTR-BERT— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Recommendation, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol click-through rate prediction. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
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.