DeepNet
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
- Microsoft Research
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 1 March 2022
- Autoren
- Hongyu Wang, Shuming Ma, Li Dong, Shaohan Huang, Dongdong Zhang, Furu Wei
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling, Translation, Language modeling/generation
- Numerisches Format
- FP16
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
- 3.2B
- Trainingsdaten
- 272,629,760,000 tokens
- Epochen
- 4
"Remarkably, on a multilingual benchmark with 7,482 translation directions, our 200-layer model with 3.2B parameters significantly outperforms the 48-layer state-of-the-art model with 12B parameters by 5 BLEU points, which indicates a promising scaling direction" EDIT 05/05/2022: The 12B model was presented in an earlier paper. This paper presents a 3.2B model
" The final data consists of 102 languages, 1932 directions, and 12B sentence pairs."
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.
- Wie es etabliert wurde
- Comparison with other models
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
model code is said to be part of the torchscale library (I am not sure if full pre-training code is here): https://github.com/microsoft/torchscale MIT license
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 244
"Remarkably, on a multilingual benchmark with 7,482 translation directions, our 200-layer model with 3.2B parameters significantly outperforms the 48-layer state-of-the-art model with 12B parameters by 5 BLEU points"
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
DeepNet wurde veröffentlicht von Microsoft Research, im Land aufgezeichnet als United States of America, während March 2022. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling, Translation, Language modeling/generation.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Training und Herkunft
Es wurde auf einem Korpus von etwa 272,629,760,000 Text-Tokens
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: sOTA improvement.
Antworten
DeepNet — Häufige Fragen
DeepNet— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Microsoft Research, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
DeepNet— 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.
DeepNet— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling, Translation, Language modeling/generation. 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.
DeepNet— 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.
DeepNet— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
DeepNet— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 3.2B. "Remarkably, on a multilingual benchmark with 7,482 translation directions, our 200-layer model with 3.2B parameters significantly outperforms the 48-layer state-of-the-art model with 12B parameters by 5 BLEU points, which indicates a promising scaling direction" EDIT 05/05/2022: The 12B model was presented in an earlier paper. This paper presents a 3.2B model. 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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