NoPos
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
- Tel Aviv University,University of Washington,Intel Labs,Meta AI
- Organisationsart
- Academia,Academia,Industry,Industry
- Land
- Israel, United States of America
- Veröffentlicht
- 30 March 2022
- Autoren
- Adi Haviv, Ori Ram, Ofir Press, Peter Izsak, Omer Levy
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
- 1.3B
- Trainingsdaten
- 21,000,000,000 tokens
- Epochen
- 0.12
- Batch-Größe
- 256,000
1.3B "The baseline model in this setting follows the 1.3B parameter architecture of Brown et al. (2020), also known as GPT-3 XL: 24 transformer layers with 2048 model dimensions, 8192 feed-forward dimensions, and 32 attention heads."
Table 5
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
- 2.1 × 10¹⁹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 1.3 * 10^9 parameters * 256 000 tokens per batch [table 5] * 10500 steps [table 5] = 2.09664e+19 FLOP
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.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 185
- Benchmark-Daten
- NoPos
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Transformer Language Models without Positional Encodings Still Learn Positional Information
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
NoPos wurde veröffentlicht von Tel Aviv University,University of Washington,Intel Labs,Meta AI, im Land aufgezeichnet als Israel, während March 2022. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Academia,Industry,Industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Was in den Aufbau geflossen ist
Der Trainingslauf verbrauchte etwa 2.1 × 10¹⁹ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Der Trainingssatz lief auf etwa 21,000,000,000 Text-Tokens
Antworten
NoPos — Häufige Fragen
NoPos— 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.
NoPos— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
NoPos— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 1.3B. 1.3B "The baseline model in this setting follows the 1.3B parameter architecture of Brown et al. (2020), also known as GPT-3 XL: 24 transformer layers with 2048 model dimensions, 8192 feed-forward dimensions, and 32 attention heads.". 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.
NoPos— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Tel Aviv University,University of Washington,Intel Labs,Meta AI, basiert auf Israel, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Industry,Industry.
NoPos— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in March 2022. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
NoPos— 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.
NoPos— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 2.1 × 10¹⁹ 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.
Die andere Richtung
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