GPT-2 (fine-tuned with HYDRA)
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 California San Diego
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 16 October 2021
- Autoři
- Kabir Nagrecha, Arun Kumar
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling/generation
- Základní model
- GPT-2 (1.5B)
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
- Epochy
- 1
They don't actually say which GPT-2 version they use, but it appears to be XL (1.5B params), since Table 1 shows zero-shot accuracy of 18.34 on WikiText-2, which is what the 1.5B version got.
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
- 1.9 × 10²¹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
- Ladění výpočtů
- 1.8 × 10¹⁶ FLOP
They fine-tuned GPT-2 (1.5B) for one epoch on WikiText-2. GPT-2 itself used 1.92e21 FLOP, and here we see 6 * 2M * 1.54B = 1.848e16 fine-tuning FLOP (which has almost no impact on total FLOP).
They fine-tuned GPT-2 (1.5B) for one epoch on WikiText-2. GPT-2 itself used 1.92e21 FLOP, and here we see 6 * 2M * 1.54B = 1.848e16 fine-tuning FLOP (which has almost no impact on total FLOP).
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
- Confident
- Citace
- 6
- Benchmark data
- GPT-2 (fine-tuned with HYDRA)
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Hydra: A System for Large Multi-Model Deep Learning
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
GPT-2 (fine-tuned with HYDRA) byl zveřejněn University of California San Diego, v zemi zaznamenané jako United States of America, během October 2021. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation.
Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z GPT-2 (1.5B). To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.
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 1.9 × 10²¹ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
GPT-2 (fine-tuned with HYDRA) — běžné otázky
GPT-2 (fine-tuned with HYDRA)— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.9 × 10²¹ 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.
GPT-2 (fine-tuned with HYDRA)— 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.
GPT-2 (fine-tuned with HYDRA)— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
GPT-2 (fine-tuned with HYDRA)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 1.5B. They don't actually say which GPT-2 version they use, but it appears to be XL (1.5B params), since Table 1 shows zero-shot accuracy of 18.34 on WikiText-2, which is what the 1.5B version got. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
GPT-2 (fine-tuned with HYDRA)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of California San Diego, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.
GPT-2 (fine-tuned with HYDRA)— 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.
GPT-2 (fine-tuned with HYDRA)— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
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.