ERNIE 3.0 Titan
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
- Baidu,Peng Cheng Laboratory
- Organisationsart
- Industry,Academia
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 23 December 2021
- Autoren
- Shuohuan Wang, Yu Sun, Yang Xiang, Zhihua Wu, Siyu Ding, Weibao Gong, Shikun Feng
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling, Language modeling/generation, Relation extraction, Sentiment classification, Text classification
- 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
- 260B
- Trainingsdaten
- 668,000,000,000 tokens
- Batch-Größe
- 1,048,576
"[We] developed... distributed training technology, including fine-grained parallelism, heterogeneous hardware-aware training, and fault tolerance mechanism to train the 260B model on both Nvidia V100 GPU and Ascend 910 NPU clusters." See also: https://twitter.com/BaiduResearch/status/1468633977242243078?t=6q4zuLNdTSc4GUBe9OM5Aw&s=19
"To ensure the success of the pre-training of ERNIE 3.0 Titan, we utilize the ERNIE 3.0 Corpus [ 2 ], a large-scale, wide-variety, and high-quality Chinese text corpora amounting to 4TB" Assuming 167M words/tokens per GB
"The maximum sequence length of context and the memory length of language generation is 512 and 128, respectively" In table 1, they use a global batch size of 512 when data parallelism is "1" and 2048 when DP is "4". Not sure I fully understand this part but I guess they'd use parallelism as much as possible given how they talk about it. 2048 * 512 = 1048576.
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 × 10²⁴ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
The paper suggests that ERNIE 3.0 Titan uses more compute than GPT-3. This is consistent with the 6ND approximation. C = 6ND = 6 (FLOP/param/token) * (260B params) * (668B tokens) = 1.0421*10^24 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 Tesla V100 DGXS 32 GB,Huawei Ascend 910
- Verwendete Chips
- 1,920
- Datenzentrum
- Peng Cheng Cloud Brain II, Paper on Ernie 3.0
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
- Hosted access (no API)
- Training-Code
- Unreleased
The Ernie 3.0 Titan model was used in Ernie bot. Today, ERNIE has been widely deployed across finance, healthcare, insurance, equity, Internet, logistics, and other fields. http://research.baidu.com/Blog/index-view?id=165
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Grenzmodell
- Yes
- Grundmodell
- Yes
- Wahrscheinlich über 10²³ FLOP
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 87
"Empirical results show that the ERNIE 3.0 Titan outperforms the state-of-the-art models on 68 NLP datasets."
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- ERNIE 3.0 Titan: Exploring Larger-scale Knowledge Enhanced Pre-training for Language Understanding and Generation
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
ERNIE 3.0 Titan wurde veröffentlicht von Baidu,Peng Cheng Laboratory, im Land aufgezeichnet als China, während December 2021. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling, Language modeling/generation, Relation extraction, Sentiment classification, Text classification.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Wie es trainiert wurde
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 1 × 10²⁴ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB,Huawei Ascend 910. 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 668,000,000,000 Text-Tokens
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: sOTA improvement.
Antworten
ERNIE 3.0 Titan — Häufige Fragen
ERNIE 3.0 Titan— 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.
ERNIE 3.0 Titan— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
ERNIE 3.0 Titan— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 260B. "[We] developed... distributed training technology, including fine-grained parallelism, heterogeneous hardware-aware training, and fault tolerance mechanism to train the 260B model on both Nvidia V100 GPU and Ascend 910 NPU clusters." See also: https://twitter.com/BaiduResearch/status/1468633977242243078?t=6q4zuLNdTSc4GUBe9OM5Aw&s=19. 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.
ERNIE 3.0 Titan— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Baidu,Peng Cheng Laboratory, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia.
ERNIE 3.0 Titan— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in December 2021. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
ERNIE 3.0 Titan— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling, Language modeling/generation, Relation extraction, Sentiment classification, Text classification. 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.
ERNIE 3.0 Titan— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 1 × 10²⁴ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB,Huawei Ascend 910. 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.
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