FAIRSEQ Adaptive Inputs
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
- Facebook AI Research,Google Brain
- Typ organizace
- Industry,Industry
- Země
- United States of America, France
- Publikováno
- 1 April 2019
- Autoři
- Myle Ott, Sergey Edunov, Alexei Baevski, Angela Fan, Sam Gross, Nathan Ng, David Grangier, Michael Auli
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling/generation
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 247M
- Výcviková data
- 103,000,000 tokens
- Epochy
- 180
"The first model has 16 blocks, inner dimension 4K and embedding dimension 1K" 247M as in Baevski and Auli (2019) Transformer
assuming same number of epochs as in Baevski and Auli (2019) Transformer - 180
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
- 3.2 × 10¹⁹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting,Hardware
6 FLOP / parameter / token * 247000000 parameters * 103000000 tokens * 180 epochs = 2.747628e+19 FLOP for translation model, Table 2: 31330000000000 FLOP / second / GPU * 128 GPUs * 8.5 hours * 3600 seconds / hour * 0.3 [assumed precision] = 3.6814003e+19 FLOP sqrt(2.747628e+19*3.6814003e+19) = 3.1804274e+19 FLOP Speculative confidence since amount of parameters and epochs are assumed as well as hardware estimation is given for another model in the paper __________ In the Algorithmic progr…
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA V100
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
weights and training, Repo is MIT-licensed https://github.com/facebookresearch/fairseq/blob/main/examples/language_model/README.adaptive_inputs.md
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Speculative
- Citace
- 3,381
- Benchmark data
- FAIRSEQ Adaptive Inputs
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- fairseq: A Fast, Extensible Toolkit for Sequence Modeling
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
FAIRSEQ Adaptive Inputs byl zveřejněn Facebook AI Research,Google Brain, v zemi zaznamenané jako United States of America, během April 2019. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry,Industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation.
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 3.2 × 10¹⁹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA V100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Tréninková sada běžela na přibližně 103,000,000 tokeny textu
Odpovědi
FAIRSEQ Adaptive Inputs — běžné otázky
FAIRSEQ Adaptive Inputs— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Facebook AI Research,Google Brain, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Industry.
FAIRSEQ Adaptive Inputs— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v April 2019. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
FAIRSEQ Adaptive Inputs— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
FAIRSEQ Adaptive Inputs— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 3.2 × 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.
FAIRSEQ Adaptive Inputs— 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.
FAIRSEQ Adaptive Inputs— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
FAIRSEQ Adaptive Inputs— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 247M. "The first model has 16 blocks, inner dimension 4K and embedding dimension 1K" 247M as in Baevski and Auli (2019) Transformer. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
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.