T2R + Pretrain
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 Washington,Microsoft,DeepMind
- Typ organizace
- Academia,Industry,Industry
- Země
- United States of America, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publikováno
- 24 March 2021
- Autoři
- Jungo Kasai, Hao Peng, Yizhe Zhang, Dani Yogatama, Gabriel Ilharco, Nikolaos Pappas, Yi Mao, Weizhu Chen, Noah A. Smith
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
- 668.9M
- Výcviková data
- tokens
- Epochy
- 34.47
Vocabulary size unclear, ~260k if they directly use WT 103 Assumed tied embeddings Remaining parameters: 32 layers 8 attention heads (H) 128 head dimensions (N, D) 1024 model (embedding) dimensions (W, M) 4096 feedforward dimensions "We partition the training data into non-overlapping blocks of 512 contiguous tokens" MLP layer: 2*1024*4096=8388608 Att layer: H×(W×(2×D + N) + N×M) 8*(1024*(2*128+128)+128*1024)=4194304 Total non embedding: 32*(8388608+4194304)=402653184 Embedding: 260000*1024…
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
- 1.4 × 10¹⁹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting,Hardware
Table 4, "We found that we could speed up training by reducing the warm-up steps, total update steps, maximum and minimum rates, and batch size to 8K steps, 142K steps, 5 ⋅ 10−6, 0.5, and 25K tokens " 142K updates, 25k token batches Training compute: 6*668893184*142000*25000=1.4247425e+19 GPU hour estimate: 98*60*60*125000000000000*0.3=1.323e+19 Geometric mean: 13729291050524059648 Epochs: 142000*25000/103000000=34.4660194175
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA V100
- Používané čipy
- 8
- Doba reálného času
- 12 hours
- Příkon
- 4.9 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
There's a repo but it's kind of inscrutable with no docs about T2R, not clear if the training code for this paper is in it: https://github.com/jungokasai/T2R/tree/master
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
- 94
- Benchmark data
- T2R + Pretrain
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Finetuning Pretrained Transformers into RNNs
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
T2R + Pretrain byl zveřejněn University of Washington,Microsoft,DeepMind, v zemi zaznamenané jako United States of America, během March 2021. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Industry,Industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Trenovací běh spotřeboval asi 1.4 × 10¹⁹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA V100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
T2R + Pretrain — běžné otázky
T2R + Pretrain— 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.
T2R + Pretrain— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.4 × 10¹⁹ 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.
T2R + Pretrain— 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.
T2R + Pretrain— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
T2R + Pretrain— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 668.9M. Vocabulary size unclear, ~260k if they directly use WT 103 Assumed tied embeddings Remaining parameters: 32 layers 8 attention heads (H) 128 head dimensions (N, D) 1024 model (embedding) dimensions (W, M) 4096 feedforward dimensions "We partition the training data into non-overlapping blocks of 512 contiguous tokens" MLP layer: 2*1024*4096=8388608 Att layer: H×(W×(2×D + N) + N×M) 8*(1024*(2*128+128)+128*1024)=4194304 Total non embedding: 32*(8388608+4194304)=402653184 Embedding: 260000*1024=266240000 Total: 402653184+266240000=668893184. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
T2R + Pretrain— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Washington,Microsoft,DeepMind, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Industry,Industry.
T2R + Pretrain— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v March 2021. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
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.