Subformer (122M)
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
- National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST),University of Tokyo
- Typ organizace
- Academia,Academia
- Země
- Japan
- Publikováno
- 1 January 2021
- Autoři
- Machel Reid, Edison Marrese-Taylor, Yutaka Matsuo
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
- 122M
- Výcviková data
- tokens
- Epochy
- 70.29
- Velikost dávky
- 24,576
122M (Table 5)
"we use 8 GPUs with 3072 tokens per GPU and an update frequency of 3" "warming up the learning rate to 1.0 for 16K iterations, and then annealing for 270K iterations" 8*3072*286000/100000000 = 70.29 epochs
8*3072
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
- 5.1 × 10¹⁸ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
6 FLOP/token/parameter * 122000000 parameters * 8 GPUs * 3072 tokens per batch per GPU * 286000 steps = 5.1450348e+18 FLOP
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
- 4.9 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
code, but not for language modeling: https://github.com/machelreid/subformer/blob/master/README.md
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
- 60
- Benchmark data
- Subformer (122M)
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Subformer: Exploring Weight Sharing for Parameter Efficiency in Generative Transformers
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
Subformer (122M) byl zveřejněn National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST),University of Tokyo, v zemi zaznamenané jako Japan, během January 2021. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,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.
Jak bylo trénováno
Trenovací běh spotřeboval asi 5.1 × 10¹⁸ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA V100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
Subformer (122M) — běžné otázky
Subformer (122M)— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 5.1 × 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.
Subformer (122M)— 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.
Subformer (122M)— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Subformer (122M)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 122M. 122M (Table 5). Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Subformer (122M)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST),University of Tokyo, zakládající se na Japan, organizace zařazená jako academia,Academia.
Subformer (122M)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v January 2021. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Subformer (122M)— 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.