PermuteFormer
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
- Peking University
- Typ organizace
- Academia
- Země
- China
- Publikováno
- 6 September 2021
- Autoři
- Peng Chen
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 149.7M
- Výcviková data
- 103,000,000 tokens
- Epochy
- 30
Parameterization appears to be similar to a vanilla transformer. 6 layers, hidden dimension of 512, feed forward dimension of 1024, 8 attention heads. This would imply 20,447,232 parameters without embedding weights, and 512*vocab_size embedding weights (assuming tied embedding and unembedding projections) They appear to use word-level tokenization: "We evaluate unidirectional PermuteFormer on WikiText-103 (Merity et al., 2017). It is a language modeling dataset with about 103 million tokens," …
WikiText-103 is about 103M tokens
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
- 2.8 × 10¹⁸ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
6 * (30 * 103M) * 149,697,024 = 2.775e18 This seems a bit small relative to their statement: "It takes about 10 days on 8 V100 GPUs to get all the figures in this paper" which suggests about 2.7e20 FLOPs at 30% MFU. Table 2 indicates that Performer and PermuteFormer take 0.23x to 0.58x as long to train as a Transformer model. Figure 2 appears to be the most compute intensive figure, and would take about 4 * (2.775e18) + 1 * (2.775e18 / 0.365) = 1.9e19 FLOPs.
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA V100
- Používané čipy
- 8
- Příkon
- 4.8 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
- Open source
no specific license. training code: https://github.com/cpcp1998/PermuteFormer/tree/master/language_model
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
- Speculative
- Citace
- 23
- Benchmark data
- PermuteFormer
"Results show that PermuteFormer uniformly improves the performance of Performer, accelerates convergence, and achieves state-of-the-art on some tasks." "We conduct extensive experiments to evaluate PermuteFormer. It achieves strong empirical performance and obtains state-of-the-art on Long-Range Arena, a benchmark for efficient Transformers. It also improves the performance of Performer on language modeling tasks like WikiText-103"
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- PermuteFormer: Efficient Relative Position Encoding for Long Sequences
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
PermuteFormer byl zveřejněn Peking University, v zemi zaznamenané jako China, během September 2021. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Trenovací běh spotřeboval asi 2.8 × 10¹⁸ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA V100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Trénink spotřeboval korpus kolem 103,000,000 tokeny textu
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: sOTA improvement.
Odpovědi
PermuteFormer — běžné otázky
PermuteFormer— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.8 × 10¹⁸ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA V100. 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.
PermuteFormer— 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.
PermuteFormer— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
PermuteFormer— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 149.7M. Parameterization appears to be similar to a vanilla transformer. 6 layers, hidden dimension of 512, feed forward dimension of 1024, 8 attention heads. This would imply 20,447,232 parameters without embedding weights, and 512*vocab_size embedding weights (assuming tied embedding and unembedding projections) They appear to use word-level tokenization: "We evaluate unidirectional PermuteFormer on WikiText-103 (Merity et al., 2017). It is a language modeling dataset with about 103 million tokens," and I confirmed that word-level tokenization results in about 102M words across train-test-validation. If this is the case, there are 267,735 unique words, so the embedding layer alone would be 137,080,320 parameters, for a total of 149,697,024. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
PermuteFormer— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Peking University, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia.
PermuteFormer— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v September 2021. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
PermuteFormer— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling. 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.