AlphaTensor
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
- DeepMind
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Veröffentlicht
- 5 October 2022
- Autoren
- Alhussein Fawzi, Matej Balog, Aja Huang, Thomas Hubert, Bernardino Romera-Paredes, Mohammadamin Barekatain, Alexander Novikov, Francisco J. R. Ruiz, Julian Schrittwieser, Grzegorz Swirszcz, David Silver, Demis Hassabis & Pushmeet Kohli
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Other, Games, Mathematics
- Ansatz
- Supervised
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.
- Trainingsdaten
- tokens
"We create a dataset containing 5 million such tensor-factorization pairs."
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
- 7.1 × 10²⁰ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
Compute: 0.3 [assumed utilization] * (64 cores / 2 cores per chip )*123000000000000 FLOP / TPU v3 chip / sec * 7 days * 24 hours / day * 3600 sec / hour = 7.1414784e+20 FLOP
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
- Google TPU v3
- Verwendete Chips
- 64
- Wand-Uhrzeit
- 168 hours (7 days)
- Stromverbrauch
- 57.6 kW
In practice, the procedure takes a week to converge.
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
Apache 2.0 for algorithmic outputs https://github.com/google-deepmind/alphatensor
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
AlphaTensor wurde veröffentlicht von DeepMind, im Land aufgezeichnet als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, während October 2022. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Other, Games, Mathematics.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Wie es trainiert wurde
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 7.1 × 10²⁰ FLOP, auf Hardware erfasst als Google TPU v3. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: sOTA improvement.
Antworten
AlphaTensor — Häufige Fragen
AlphaTensor— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Other, Games, Mathematics. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
AlphaTensor— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 7.1 × 10²⁰ FLOP, auf Hardware erfasst als Google TPU v3. 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.
AlphaTensor— 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.
AlphaTensor— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
AlphaTensor— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
AlphaTensor— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von DeepMind, basiert auf United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, eine als kategorisierte Organisation industry.
AlphaTensor— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in October 2022. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Die andere Richtung
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