GPT-2 (AMPS)
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
- University of California (UC) Berkeley
- Organisationsart
- Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 8 November 2021
- Autoren
- Dan Hendrycks, Collin Burns, Saurav Kadavath, Akul Arora, Steven Basart, Eric Tang, Dawn Song, Jacob Steinhardt
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Mathematics, Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation, Quantitative reasoning
- Basis-Modell
- GPT-2 (1.5B)
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
- 1.5M
- Trainingsdaten
- tokens
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
- Hardware
- Feinabstimmung Rechenleistung
- 6.5 × 10¹⁹ FLOP
8 GPUs * 24 hours * 3600 sec / hour * 311.84 * 10^12 FLOP / sec * 0.3 [assumed utilization] = 64663142400000000000 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 A100
- Verwendete Chips
- 8
- Wand-Uhrzeit
- 24 hours
- Stromverbrauch
- 6.5 kW
Models are trained with 8 A100 GPUs, each requiring less than a day. Unless otherwise specified, for GPT-2 we use the default HuggingFace (Wolf et al., 2020) generation parameters, except that we use beam search.
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Speculative
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Measuring Mathematical Problem Solving With the MATH Dataset
- Zuletzt aktualisiert
- 11 February 2026
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
GPT-2 (AMPS) wurde veröffentlicht von University of California (UC) Berkeley, im Land aufgezeichnet als United States of America, während November 2021. Die veröffentlichende Organisation ist als academia.
Es funktioniert im Bereich von Mathematics, Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Quantitative reasoning.
Es basiert auf GPT-2 (1.5B). Das ist der übliche Weg, wie ein spezialisiertes Modell hergestellt wird.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Antworten
GPT-2 (AMPS) — Häufige Fragen
GPT-2 (AMPS)— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 1.5M. 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.
GPT-2 (AMPS)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of California (UC) Berkeley, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia.
GPT-2 (AMPS)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in November 2021. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
GPT-2 (AMPS)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Mathematics, Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Quantitative reasoning. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
GPT-2 (AMPS)— 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.
GPT-2 (AMPS)— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
Die andere Richtung
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