DLRM-2021
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
- Meta AI
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 1 July 2020
- Autoři
- Dheevatsa Mudigere, Yuchen Hao, Jianyu Huang, Zhihao Jia, Andrew Tulloch, Srinivas Sridharan, Xing Liu, Mustafa Ozdal, Jade Nie, Jongsoo Park, Liang Luo, Jie (Amy) Yang, Leon Gao, Dmytro Ivchenko, Aarti Basant, Yuxi Hu, Jiyan Yang, Ehsan K. Ardestani, Xiaodong Wang, Rakesh Komuravelli, Ching-Hsiang Chu, Serhat Yilmaz, Huayu Li, Jiyuan Qian, Zhuobo Feng, Yinbin Ma, Junjie Yang, Ellie Wen, Hong Li, …
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Recommendation
- Úkol
- Recommender system
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 1T
- Výcviková data
- tokens
Figure 1 https://arxiv.org/abs/2104.05158
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
- 3 × 10²⁰ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Reported
Figure 1 https://arxiv.org/abs/2104.05158
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
- 197
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- High-performance, Distributed Training of Large scale Deep Learning Recommendation Models
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
DLRM-2021 byl zveřejněn Meta AI, v zemi zaznamenané jako United States of America, během July 2020. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Recommendation, a je zaznamenán jako vykonávající úkol recommender system.
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 3 × 10²⁰ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
DLRM-2021 — běžné otázky
DLRM-2021— 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.
DLRM-2021— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
DLRM-2021— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 1T. Figure 1 https://arxiv.org/abs/2104.05158. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
DLRM-2021— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Meta AI, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
DLRM-2021— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v July 2020. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
DLRM-2021— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Recommendation, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol recommender system. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
DLRM-2021— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 3 × 10²⁰ 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.
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.