Monarch-GPT-2-Medium
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
- Stanford University,University at Buffalo,University of Michigan
- Organisationsart
- Academia,Academia,Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 1 April 2022
- Autoren
- Tri Dao, Beidi Chen, Nimit Sohoni, Arjun Desai, Michael Poli, Jessica Grogan, Alexander Liu, Aniruddh Rao, Atri Rudra, Christopher Ré
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling
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
- 165M
- Trainingsdaten
- tokens
- Epochen
- 110
165M table 2 "For dense models, we use standard implementations of GPT-2 [86] from Huggingface transformers library and from Nvidia’s Megatron-LM repo. We follow the training recipe of the Megatron-LM repo. The Monarch version of these models simply swap out the dense weight matrices in the attention blocks (projection matrices) and in the FFN block (linear layers) with Monarch matrices."
"We use an effective batch size of 512" GPT-2-Medium: 10+100 epochs on wikitext-103 + 4k/400k iterations on openwebtext
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
- 4.4 × 10²⁰ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
"We use an effective batch size of 512" GPT-2-Medium: 10+100 epochs on wikitext-103 + 4k/400k iterations on openwebtext 6 FLOP / parameter / token * 165 * 10^6 parameters * (103000000 tokens * 110 epochs + 512 * 404000) = 1.142147952 × 10^19 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
- NVIDIA V100
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
- Open source
apache for code: https://github.com/HazyResearch/fly/tree/master https://github.com/HazyResearch/fly/blob/master/src/train.py
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
- 130
- Benchmark-Daten
- Monarch-GPT-2-Medium
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Monarch: Expressive Structured Matrices for Efficient and Accurate Training
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
Monarch-GPT-2-Medium wurde veröffentlicht von Stanford University,University at Buffalo,University of Michigan, im Land aufgezeichnet als United States of America, während April 2022. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Academia,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
Der Trainingslauf verbrauchte etwa 4.4 × 10²⁰ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA V100. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
Monarch-GPT-2-Medium — Häufige Fragen
Monarch-GPT-2-Medium— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 165M. 165M table 2 "For dense models, we use standard implementations of GPT-2 [86] from Huggingface transformers library and from Nvidia’s Megatron-LM repo. We follow the training recipe of the Megatron-LM repo. The Monarch version of these models simply swap out the dense weight matrices in the attention blocks (projection matrices) and in the FFN block (linear layers) with Monarch matrices.". 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.
Monarch-GPT-2-Medium— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Stanford University,University at Buffalo,University of Michigan, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Academia.
Monarch-GPT-2-Medium— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in April 2022. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Monarch-GPT-2-Medium— 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.
Monarch-GPT-2-Medium— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 4.4 × 10²⁰ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA V100. 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.
Monarch-GPT-2-Medium— 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.
Monarch-GPT-2-Medium— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Die andere Richtung
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