AlexaTM 20B
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
- Amazon
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 2 August 2022
- Autoren
- Saleh Soltan, Shankar Ananthakrishnan, Jack FitzGerald, Rahul Gupta, Wael Hamza, Haidar Khan, Charith Peris, Stephen Rawls, Andy Rosenbaum, Anna Rumshisky, Chandana Satya Prakash, Mukund Sridhar, Fabian Triefenbach, Apurv Verma, Gokhan Tur, Prem Natarajan
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling, Translation, Question answering
- Numerisches Format
- BF16
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
- 19.8B
- Trainingsdaten
- 1,319,000,000,000 tokens
- Batch-Größe
- 2,000,000
See Table 1 on p.3 of the paper
See Table 2 on p.3 of the paper. 119B Wikipedia tokens + 1.2T mC4 tokens = 1319000000000 tokens
"We trained AlexaTM 20B for 120 days on 128 A100 GPUs for the total of 500k updates with the accumulated batch size of 2 million tokens"
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
- 2 × 10²³ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
Training throughput is reported as 154 TFLOP/s - see p.5 of the paper. "We relied on an internal and optimized version of DeepSpeed that we have since open-sourced (Chiu & Zheng, 2022) to obtain training throughput of up to 154 TFLOPS/GPU on 16 AWS p4d.24xlarge compute instances." Accelerator compute days are reported as 15,360 days - see Table 17 on p.18 of the paper.
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 A100
- Verwendete Chips
- 128
- Chip-Stunden
- 368,640
- Wand-Uhrzeit
- 2,880 hours (120 days)
- Hardware-Auslastung
- HFU 49.4%
- Stromverbrauch
- 102.6 kW
- Rechenkosten
- $267,943
- Cloud-Anbieter
- Amazon Web Services
See p.5 of the paper: "We trained AlexaTM 20B for 120 days on 128 A100 GPUs..."
Training throughput reported at 154 TFLOPs/GPU, vs 312 TFLOPs/GPU for the A100s they use HFU = 154e12 / 312e12 = 0.4935
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
- API access
- Training-Code
- Unreleased
https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2022/11/alexatm-20b-model-available-sagemaker-jumpstart/?nc1=h_ls
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
- 90
The Abstract reports SOTA improvement on multiple benchmarks. "provides SOTA performance on multilingual tasks such as XNLI, XCOPA, Paws-X, and XWinograd"
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- AlexaTM 20B: Few-Shot Learning Using a Large-Scale Multilingual Seq2Seq Model
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
AlexaTM 20B wurde veröffentlicht von Amazon, im Land aufgezeichnet als United States of America, während August 2022. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling, Translation, Question answering.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Wie es trainiert wurde
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 2 × 10²³ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 1,319,000,000,000 Text-Tokens
Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.
Antworten
AlexaTM 20B — Häufige Fragen
AlexaTM 20B— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Amazon, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
AlexaTM 20B— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in August 2022. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
AlexaTM 20B— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von 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.
AlexaTM 20B— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 2 × 10²³ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100. 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.
AlexaTM 20B— 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.
AlexaTM 20B— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
AlexaTM 20B— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 19.8B. See Table 1 on p.3 of the paper. 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.
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