Turing-NLG
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
- Microsoft
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 13 February 2020
- Autoři
- Corby Rosset
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Text autocompletion, Language generation, Text summarization
- Přístup
- Self-supervised learning
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 17B
- Výcviková data
- 46,400,000,000 tokens
- Epochy
- 3.39
- Velikost dávky
- 524,288
Authors say they pretrain on the same data as for Megatron-LM. From the Megatron-LM paper: https://arxiv.org/pdf/1909.08053.pdf "The resulting aggregate corpus contains 174 GB of deduplicated text." 174GB * 2e8words/GB = 3.48e10 words 3.48e10 words (if english) *4/3 = 46400000000 tokens confidence - likely
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
- 1.6 × 10²² FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Third-party estimation,Operation counting
source: https://lair.lighton.ai/akronomicon/ 157 PF-days * 3600 * 24 * 10^15 = 1.35648e+22 archived: https://github.com/lightonai/akronomicon/tree/main/akrodb 6ND=6*17000000000*46400000000=4.7328e+21 (confidence regarding dataset size - likely) Authors of "AI and Memory Wall" (https://github.com/amirgholami/ai_and_memory_wall) estimated model's training compute as 28,000,000 PFLOP = 2.8*10^22 FLOP
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB
- Používané čipy
- 256
- Příkon
- 130.9 kW
- Náklady na výpočet
- $51,660
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.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Likely
- Citace
- 114
- Benchmark data
- Turing-NLG
from paper: "Turing Natural Language Generation (T-NLG) is a 17 billion parameter language model by Microsoft that outperforms the state of the art on many downstream NLP tasks"
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Turing-NLG: A 17-billion-parameter language model by Microsoft
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
Turing-NLG byl zveřejněn Microsoft, v zemi zaznamenané jako United States of America, během February 2020. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol text autocompletion, Language generation, Text summarization.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Jak bylo trénováno
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 1.6 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Bylo to trénováno na korpusu asi 46,400,000,000 tokeny textu
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: sOTA improvement.
Odpovědi
Turing-NLG — běžné otázky
Turing-NLG— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 17B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Turing-NLG— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Microsoft, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Turing-NLG— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v February 2020. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Turing-NLG— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol text autocompletion, Language generation, Text summarization. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Turing-NLG— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.6 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. 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.
Turing-NLG— 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.
Turing-NLG— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
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.