PanGu-Σ
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Huawei Noah's Ark Lab
- Organisationsart
- Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 20 March 2023
- Autoren
- Xiaozhe Ren, Pingyi Zhou, Xinfan Meng, Xinjing Huang, Yadao Wang, Weichao Wang, Pengfei Li, Xiaoda Zhang, Alexander Podolskiy, Grigory Arshinov, Andrey Bout, Irina Piontkovskaya, Jiansheng Wei, Xin Jiang, Teng Su, Qun Liu, Jun Yao
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Code generation, Language modeling, Translation, Question answering
- Ansatz
- Self-supervised learning
- Numerisches Format
- FP16
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 1.1T
- Trainingsdaten
- 329,000,000,000 tokens
- Epochen
- 1
- Batch-Größe
- 524,288
"In this work, we present PanGu-Σ , a large language model with sparse architecture containing 1.085 trillion parameters."
329B tokens ~= 247B words
"We train PanGu-Σ with global batch size of 512 with sequence length of 1024 for each sample"
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 4.7 × 10²³ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
It has sparse architecture, so we can't use C=6ND. "We develop PanGu-Σ model under the framework of MindSpore and train it on a cluster with only 512 Ascend 910 AI Accelerators with 329 billion tokens over 100 days." 100 days * 512 processors * 320 teraFLOPS/processor * 33% utilization = 4.67e+23 FLOP https://www.wolframalpha.com/input?i=100+days+*+512+*+320+terahertz+*+0.33
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- Huawei Ascend 910
- Verwendete Chips
- 512
- Chip-Stunden
- 1,228,800
- Wand-Uhrzeit
- 2,400 hours (100 days)
- Stromverbrauch
- 316.5 kW
We develop PanGu-Σ model under the framework of MindSpore 5 and train it on a cluster with only 512 Ascend 910 AI Accelerators [28] with 329 billion tokens over 100 days.
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Wahrscheinlich über 10²³ FLOP
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 78
"Our experimental findings show that PanGu-{\Sigma} provides state-of-the-art performance in zero-shot learning of various Chinese NLP downstream tasks." "The results on WMT20 translation task. PanGu-Σ outperforms previous Chinese-English SOTA pre-trained large model with a large margin." " The PanGu-Σ outperforms the current state-of-the-art model PanGu-Coder by 1.4 point on the pass@1 for MBPP tasks" "Table 5: Zero-shot results of Chinese downstream tasks. Compared to ERNIE 3.0 Titan, PanGu…
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- PanGu-Σ: Towards Trillion Parameter Language Model with Sparse Heterogeneous Computing
- Zuletzt aktualisiert
- 6 January 2026
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
PanGu-Σ wurde veröffentlicht von Huawei Noah's Ark Lab, im Land aufgezeichnet als China, während March 2023. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet code generation, Language modeling, Translation, Question answering.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Training und Herkunft
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 4.7 × 10²³ FLOP, auf Hardware erfasst als Huawei Ascend 910. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Es wurde auf einem Korpus von etwa 329,000,000,000 Text-Tokens
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: sOTA improvement.
Antworten
PanGu-Σ — Häufige Fragen
PanGu-Σ— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Huawei Noah's Ark Lab, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.
PanGu-Σ— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in March 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
PanGu-Σ— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von code generation, Language modeling, Translation, Question answering. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
PanGu-Σ— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 4.7 × 10²³ FLOP, auf Hardware erfasst als Huawei Ascend 910. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
PanGu-Σ— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
PanGu-Σ— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
PanGu-Σ— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 1.1T. "In this work, we present PanGu-Σ , a large language model with sparse architecture containing 1.085 trillion parameters.". Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.