Transformer + GFM
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
- Nanjing University
- Organisationsart
- Academia
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 1 December 2022
- Autoren
- Hao Yu, Jianxin Wu
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling
- Basis-Modell
- FAIRSEQ Adaptive Inputs
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
- 185.2M
- Trainingsdaten
- 103,000,000 tokens
185.2M (Table 4) "We implemented our methods based on fairseq (Ott et al. 2019). The original transformer model follows the architectural choice described in Baevski and Auli (2018), which includes 16 decoder blocks and sinusoidal position embeddings in the input layer. Each MHSA module has 8 heads and adaptive input representations have three bands of size 20K, 40K and 200K. The embedding layer and FFN’s hidden-state have dimensions of 1024 and 4096, respectively. We sampled 4K sentences to fo…
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
- 7.7 × 10¹⁸ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting,Hardware
- Feinabstimmung Rechenleistung
- 4.4 × 10¹⁷ FLOP
7.30e18 FLOP [base transformer] + 4.3694162e+17 FLOP [GFM] = 7.7369416e+18 FLOP _______________ Estimations from the Algorithmic progress paper (upd - a100 gpu were assumed while the paper reports 3090 gpus): SOURCE: Compression of Baevski et al. transformer, impute During the GFM process, we removed layer dropout and trained on 8 GPUs. We limited the number of tokens per GPU to a maximum threshold 1536, which means each GPU processes 1536 tokens using the same model parameters. We accumulat…
6 FLOP/token/parameter * 185000000 parameters * 103000000 tokens = 1.1433e+17 FLOP or 0.6 hours - reported training time for another model in the paper, I assumed, this training was similar in time length 0.6 hours * 3600 sec / hour * 8 GPUs * 35580000000000 FLOP/s [assumed precision fp16] * 0.3 [assumed utilization] = 1.8444672e+17 FLOP or "During the GFM process, we removed layer dropout and trained on 8 GPUs. We limited the number of tokens per GPU to a maximum threshold 1536, which me…
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
- NVIDIA GeForce RTX 3090
- Verwendete Chips
- 8
- Chip-Stunden
- 1
- Stromverbrauch
- 5.6 kW
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.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Benchmark-Daten
- Transformer + GFM
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- "Compressing Transformers: Features Are Low-Rank, but Weights Are Not"
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Transformer + GFM wurde veröffentlicht von Nanjing University, im Land aufgezeichnet als China, während December 2022. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling.
Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von FAIRSEQ Adaptive Inputs. Das ist der Grund, warum es die allgemeine Form und Größe des Basis-Modells teilt.
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 7.7 × 10¹⁸ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA GeForce RTX 3090. 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 103,000,000 Text-Tokens
Antworten
Transformer + GFM — Häufige Fragen
Transformer + GFM— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Transformer + GFM— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 7.7 × 10¹⁸ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA GeForce RTX 3090. 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.
Transformer + GFM— 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.
Transformer + GFM— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Transformer + GFM— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 185.2M. 185.2M (Table 4) "We implemented our methods based on fairseq (Ott et al. 2019). The original transformer model follows the architectural choice described in Baevski and Auli (2018), which includes 16 decoder blocks and sinusoidal position embeddings in the input layer. Each MHSA module has 8 heads and adaptive input representations have three bands of size 20K, 40K and 200K. The embedding layer and FFN’s hidden-state have dimensions of 1024 and 4096, respectively. We sampled 4K sentences to form the proxy dataset D. Then, we reduced the parameters by 15%, 20% and 25%.". 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.
Transformer + GFM— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Nanjing University, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia.
Transformer + GFM— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in December 2022. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
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