GPipe (Transformer)
Žádný odhad
Žádné hardwareové požadavky na tento model
Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..
Záznam.
Plná specifikace
Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.
Původ
Kdo vybudoval tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 16 November 2018
- Autoři
- Y Huang, Y Cheng, A Bapna, O Firat
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Translation
- Přístup
- Self-supervised learning
Velikost
Jak velký je model a na kolik dat byl vytrénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje o tom, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Parametry
- 6B
- Tréninková data
- 1,450,000,000,000 tokens
- Velikost dávky
- 4,000,000
Section 5:
[WORDS] Section 5: "We use a corpus of parallel documents over 102 languages and English, containing a total of 25 billion training examples, ranging from 10^4 to 10^9 per language" 10^9 sentences * 20 words per sentence
"Starting from 260K tokens per batch, we increase the effective batch size to 4M"
Jak je klasifikováno
Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.
- Proč je to sledováno
- Highly cited,SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Likely
- Citace
- 1,218
"We train a single 6-billion-parameter, 128-layer Transformer model on a corpus spanning over 100 languages and achieve better quality than all bilingual models." I don't see any standard benchmark that they claim SOTA on for a Transforemer model
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- GPipe: Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism
- Naposledy aktualizováno
- 11 February 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
GPipe (Transformer) was published by Google, in United States of America, in November 2018. It comes out of industry.
It works in Language, and is recorded as doing translation.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Trénink a původ
The training set ran to roughly 1,450,000,000,000 tokens.
Its inclusion criterion is highly cited,SOTA improvement.
Odpovědi
GPipe (Transformer) — Časté dotazy
When was GPipe (Transformer) released?
GPipe (Transformer) was published in November 2018. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is GPipe (Transformer) used for?
GPipe (Transformer) works in Language, and is recorded as handling translation. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run GPipe (Transformer)?
None. GPipe (Transformer) is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is GPipe (Transformer) open source?
The licensing for GPipe (Transformer) was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does GPipe (Transformer) have?
GPipe (Transformer) has 6B parameters. Section 5:. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created GPipe (Transformer)?
GPipe (Transformer) was published by Google, based in United States of America, categorised as industry.
Druhý směr
Když se na to podíváte z druhé strany?
Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.