RETRO-7B
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
- DeepMind
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Veröffentlicht
- 7 February 2022
- Autoren
- Sebastian Borgeaud, Arthur Mensch, Jordan Hoffmann, Trevor Cai, Eliza Rutherford, Katie Millican, George van den Driessche, Jean-Baptiste Lespiau, Bogdan Damoc, Aidan Clark, Diego de Las Casas, Aurelia Guy, Jacob Menick, Roman Ring, Tom Hennigan, Saffron Huang, Loren Maggiore, Chris Jones, Albin Cassirer, Andy Brock, Michela Paganini, Geoffrey Irving, Oriol Vinyals, Simon Osindero,Karen Simonyan, …
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation, 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
- 7.5B
- Trainingsdaten
- 419,430,400,000 tokens
- Batch-Größe
- 2,097,152
"Retro provides a constant gain for models ranging from 150M to 7B parameters, and Retro can be improved at evaluation time by increasing the database size and the number of retrieved neighbours. "
"we train for 419,430,400,000 training tokens" ~= 315B words.
1024 * 2048
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 × 10²² FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
C=6ND = 6 * 7e9 * 400e9 = 1.7e22
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.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 1,665
- Benchmark-Daten
- RETRO-7B
"Our largest model obtains state-of-the-art results on a range of downstream evaluation datasets including Wikitext103"
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Improving language models by retrieving from trillions of tokens
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
RETRO-7B wurde veröffentlicht von DeepMind, im Land aufgezeichnet als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, während February 2022. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Language modeling.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Was in den Aufbau geflossen ist
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 1.7 × 10²² FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 419,430,400,000 Text-Tokens
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: sOTA improvement.
Antworten
RETRO-7B — Häufige Fragen
RETRO-7B— 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.
RETRO-7B— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
RETRO-7B— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 7.5B. "Retro provides a constant gain for models ranging from 150M to 7B parameters, and Retro can be improved at evaluation time by increasing the database size and the number of retrieved neighbours. ". 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.
RETRO-7B— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von DeepMind, basiert auf United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, eine als kategorisierte Organisation industry.
RETRO-7B— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in February 2022. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
RETRO-7B— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Language modeling. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
RETRO-7B— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 1.7 × 10²² 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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