GLaM
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
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 13 December 2021
- Autoren
- Nan Du, Yanping Huang, Andrew M. Dai, Simon Tong, Dmitry Lepikhin, Yuanzhong Xu, Maxim Krikun, Yanqi Zhou, Adams Wei Yu, Orhan Firat, Barret Zoph, Liam Fedus, Maarten Bosma, Zongwei Zhou, Tao Wang, Yu Emma Wang, Kellie Webster, Marie Pellat, Kevin Robinson, Kathleen Meier-Hellstern, Toju Duke, Lucas Dixon, Kun Zhang, Quoc V Le, Yonghui Wu, Zhifeng Chen, Claire Cui
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation, Question answering
- Numerisches Format
- BF16
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
- 1.2T
- Trainingsdaten
- 600,000,000,000 tokens
- Batch-Größe
- 1,000,000
1.2 trillion parameters
The dataset is made of 1.6 trillion tokens, but later in the paper they say they only train the largest model for 600b tokens. 600b / 0.75 words/token = 800b words. "The complete GLaM training using 600B tokens consumes only 456 MWh and emits 40.2 net tCO2e."
"We use a maximum sequence length of 1024 tokens, and pack each input example to have up to 1 million tokens per batch."
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
- 3.6 × 10²³ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting,Hardware
The network activates 96.6 billion parameters per token and trained for 600B tokens. 6 * 600B * 96.6B = 3.478e23 Digitizing figure 4 (d) indicates 139.67 TPU-years of training. 2.75e14 * 139.67 * 365.25 * 24 * 3600 * 0.3 = 3.636e23 Since these are close, we will use the 6NC estimate and derive hardware utilization from the training time information. Later they say they measured 326W power usage per chip, which could maybe be used to estimate utilization.
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
- Google TPU v4
- Verwendete Chips
- 1,024
- Chip-Stunden
- 1,398,784
- Wand-Uhrzeit
- 1,366 hours (56.9 days)
- Hardware-Auslastung
- MFU 28.7%
- Stromverbrauch
- 701.5 kW
- Rechenkosten
- $541,437
Note that they give several energy estimates. Use the complete training figures for 600B tokens, not the GPT-3 comparison values with 280B tokens. "326W measured system power per TPU-v4 chip" "The complete GLaM training using 600B tokens consumes only 456 MWh" 1024 TPU v4 chips (456 MWh) / (326W/chip * 1024 chips) = 1366 hours
6ND: 6 * 600B * 96.6B = 3.478e23 Hardware: Digitizing figure 4 (d) indicates 139.67 TPU-years of training. 2.75e14 * 139.67 * 365.25 * 24 * 3600 = 1.212e24 at full utilization Implies utilization of 0.287 MFU = 0.2870
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.
- Grundmodell
- Yes
- Wahrscheinlich über 10²³ FLOP
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 1,198
"As shown in Table 5, GLaM (64B/64E) is better than the dense model and outperforms the previous finetuned state-of-the-art (SOTA) on this dataset in the open-domain setting"
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- GLaM: Efficient Scaling of Language Models with Mixture-of-Experts
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
GLaM wurde veröffentlicht von Google, im Land aufgezeichnet als United States of America, während December 2021. 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/generation, Question answering.
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 3.6 × 10²³ FLOP, auf Hardware erfasst als Google TPU v4. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Es wurde auf einem Korpus von etwa 600,000,000,000 Text-Tokens
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: sOTA improvement.
Antworten
GLaM — Häufige Fragen
GLaM— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 3.6 × 10²³ FLOP, auf Hardware erfasst als Google TPU v4. 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.
GLaM— 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.
GLaM— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
GLaM— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 1.2T. 1.2 trillion parameters. 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.
GLaM— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
GLaM— 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.
GLaM— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Question answering. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Die andere Richtung
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