BIG-G 137B
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
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 9 June 2022
- Autoren
- Aarohi Srivastava, Abhinav Rastogi, Abhishek Rao, Abu Awal Md Shoeb, Abubakar Abid, Adam Fisch, Adam R. Brown, Adam Santoro, Aditya Gupta, Adrià Garriga-Alonso, Agnieszka Kluska, Aitor Lewkowycz, Akshat Agarwal, Alethea Power, Alex Ray, Alex Warstadt, Alexander W. Kocurek, Ali Safaya, Ali Tazarv, Alice Xiang, Alicia Parrish, Allen Nie, Aman Hussain, Amanda Askell, Amanda Dsouza, Ambrose Slone, Ame…
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation
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
- 137B
- Trainingsdaten
- 681,200,000,000 tokens
- Epochen
- 1
- Batch-Größe
- 262,000
137B. Table App.1
Full dataset is comprised of 2.8 trillion tokens, but calculation based on batch size and steps suggests model was trained on only 681 billion 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
- 5.6 × 10²³ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
"BIG-G models were trained at Google. We use 13 dense decoder-only Transformer models (Vaswani et al., 2017) with gated activation layers (Dauphin et al., 2017) and GELU activations based on the LaMDA architectures (Thoppilan et al., 2022). These models were trained on a dataset consisting of a mixture of web documents, code, dialog, and Wikipedia data, with approximately three billion documents tokenized to 2.8 trillion BPE tokens using a 32k-token SentencePiece vocabulary" Appendix: "We use …
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
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 2,441
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
BIG-G 137B wurde veröffentlicht von Google, im Land aufgezeichnet als United States of America, während June 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/generation.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Wie es trainiert wurde
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 5.6 × 10²³ FLOP. 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 681,200,000,000 Text-Tokens
Antworten
BIG-G 137B — Häufige Fragen
BIG-G 137B— 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.
BIG-G 137B— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
BIG-G 137B— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 5.6 × 10²³ FLOP. 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.
BIG-G 137B— 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.
BIG-G 137B— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
BIG-G 137B— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 137B. 137B. Table App.1. 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.
BIG-G 137B— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
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