M6-10T
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
- Alibaba
- Organisationsart
- Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 8 October 2021
- Autoren
- Junyang Lin, An Yang, Jinze Bai, Chang Zhou, Le Jiang, Xianyan Jia, Ang Wang, Jie Zhang, Yong Li, Wei Lin, Jingren Zhou, Hongxia Yang
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Multimodal, Language, Vision
- Aufgabe
- Language modeling/generation
- 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
- 10T
- Trainingsdaten
- tokens
"We demonstrate a practice of pretraining unprecedented 10-trillion-parameter model, an order of magnitude larger than the state-of-the-art, on solely 512 GPUs within 10 days"
"We conduct experiments for pretraining and finetuning to analyze model competence in upstream and downstream tasks. Following the classical data setup for pretraining and finetuning, we pretrain the model on BookCorpus [52] and English Wikipedia [9], which are corpora with around 16GB of plain texts." I used http://extraconversion.com/data-storage/gigabits/gigabits-to-words.html for the conversion to number of words
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
- 5.5 × 10²¹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
512 GPUs in 10 days - using NVIDIA V100 GPUs Using the NVIDIA V100 Specifications this works out to be: 0.30 * 125E12 * 512 * 10 * 86400 = 1.66E22 (Assuming 30% utilisation, and 125 TFLOPS)
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
"This work is generally reproducible. Following the description in Section 3, researchers can easily implement the training strategy on the codebases for pretraining, including Huggingface Transformer 1, Fairseq 2."
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 47
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- M6-10T: A Sharing-Delinking Paradigm for Efficient Multi-Trillion Parameter Pretraining
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
M6-10T wurde veröffentlicht von Alibaba, im Land aufgezeichnet als China, während October 2021. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Language, Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Was in den Aufbau geflossen ist
Der Trainingslauf verbrauchte etwa 5.5 × 10²¹ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
M6-10T — Häufige Fragen
M6-10T— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 10T. "We demonstrate a practice of pretraining unprecedented 10-trillion-parameter model, an order of magnitude larger than the state-of-the-art, on solely 512 GPUs within 10 days". 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.
M6-10T— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Alibaba, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.
M6-10T— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in October 2021. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
M6-10T— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Language, Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
M6-10T— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 5.5 × 10²¹ 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.
M6-10T— 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.
M6-10T— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
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