PAGnol-XL
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
- LightOn,Laboratoire de Physique de l'Ecole Normale (LPENS),INRIA
- Typ organizace
- Industry,Academia,Academia
- Země
- France
- Publikováno
- 16 October 2021
- Autoři
- Julien Launay, E.L. Tommasone, Baptiste Pannier, François Boniface, Amélie Chatelain, Alessandro Cappelli, Iacopo Poli, Djamé Seddah
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling, Language modeling/generation, Translation
- Přístup
- Self-supervised learning
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 1.5B
- Výcviková data
- tokens
Section 4.1: 32G tokens => 32e9*0.75 = 24e9 words
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
- 2.6 × 10²⁰ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Reported
They report their compute directly. From section 8: "About 62k GPU-hours on the Jean Zay HPC Cluster." Jean Zay uses both A100 and V100 GPUs, and maybe other stuff as well? Note they explicitly call out V100 in their Appendix A. https://www.hpcwire.com/2021/11/17/frances-jean-zay-supercomputer-gets-ai-boost-from-hpe-nvidia/
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA Tesla V100 SXM2
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
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
- 10
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- PAGnol: An Extra-Large French Generative Model
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
PAGnol-XL byl zveřejněn LightOn,Laboratoire de Physique de l'Ecole Normale (LPENS),INRIA, v zemi zaznamenané jako France, během October 2021. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry,Academia,Academia.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling, Language modeling/generation, Translation.
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 2.6 × 10²⁰ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA Tesla V100 SXM2. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
PAGnol-XL — běžné otázky
PAGnol-XL— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v October 2021. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
PAGnol-XL— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling, Language modeling/generation, Translation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
PAGnol-XL— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.6 × 10²⁰ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA Tesla V100 SXM2. 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.
PAGnol-XL— 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.
PAGnol-XL— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
PAGnol-XL— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 1.5B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
PAGnol-XL— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností LightOn,Laboratoire de Physique de l'Ecole Normale (LPENS),INRIA, zakládající se na France, organizace zařazená jako industry,Academia,Academia.
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.