GPT-SW3
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
- AI Sweden,RISE
- Organisationsart
- Academia
- Land
- Sweden
- Veröffentlicht
- 25 June 2022
- Autoren
- Ariel Ekgren, Amaru Cuba Gyllensten, Evangelia Gogoulou, Alice Heiman, Severine Verlinden, Joey Ohman, Fredrik Carlsson, Magnus Sahlgren
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling
- Ansatz
- Self-supervised learning
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
- 3.5B
- Trainingsdaten
- 101,711,872,000 tokens
- Epochen
- 5
100GB Swedish corpus, assume Swedish has similar 167M words per GB as German. 100*167e6 = 1.67e10 "The model is trained for 97000 steps with a batch size of 512 using the autoregressive next-step prediction objective" "Sequence length 2,048" 97000*512*2048=101711872000 tokens = 102B tokens 100*167000000/0,75=22266666666 tokens = 22B tokens (then I assume multiple epochs)
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
- 1.7 × 10²¹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware,Operation counting
From section 4: "Training was performed on GPU resources from the Berzelius Superpod, which is currently the fastest super computer in Sweden, equipped with 60 Nvidia DGX A100 servers, each of which consists of 8 Nvidia A100 GPUs with 320 GB Total GPU memory. Our training process took 2.5 days utilizing 16 of the DGX A100 servers (in total 128 GPUs)." 2.5*24*60**2 * 128 * 1.56E+14 * 0.3 = 1.3e21 6 FLOP / parameter / token * 3.5 * 10^9 parameters * 97000 steps * 512 samples per batch * 2048 tok…
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
- Wand-Uhrzeit
- 60 hours
"Our training process took 2.5 days utilizing 16 of the DGX A100 servers (in total 128 GPUs)."
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
they released many other models from the series but not 3.5B one https://huggingface.co/AI-Sweden-Models/gpt-sw3-40b/blob/main/LICENSE
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
- Zitationen
- 20
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Lessons Learned from GPT-SW3: Building the First Large-Scale Generative Language Model for Swedish
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
GPT-SW3 wurde veröffentlicht von AI Sweden,RISE, im Land aufgezeichnet als Sweden, während June 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.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Training und Herkunft
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 1.7 × 10²¹ 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.
Es wurde auf einem Korpus von etwa 101,711,872,000 Text-Tokens
Antworten
GPT-SW3 — Häufige Fragen
GPT-SW3— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in June 2022. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
GPT-SW3— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling. 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.
GPT-SW3— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 1.7 × 10²¹ 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.
GPT-SW3— 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.
GPT-SW3— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
GPT-SW3— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 3.5B. 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.
GPT-SW3— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von AI Sweden,RISE, basiert auf Sweden, eine als kategorisierte Organisation academia.
Die andere Richtung
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