HyperCLOVA 82B
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, sodass es weder heruntergeladen noch auf Ihrer eigenen Hardware in irgendeiner Größe ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter zugänglich, und keine Grafikkarte ändert daran etwas.
Aufzeichnung
Vollständige Spezifikation
Alles aufzeichnungsfähig für dieses Modell. Die meisten Informationen beschreiben, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — ein nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit investiert wurde und wie es im Vergleich zu auf einer anderen Skala entwickelten Modellen abschneidet..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- NAVER,Search Solutions
- Organisationstyp
- Industry,Industry
- Land
- Korea (Republic of)
- Veröffentlicht
- 10 September 2021
- Autoren
- Boseop Kim, HyoungSeok Kim, Sang-Woo Lee, Gichang Lee, Donghyun Kwak, Dong Hyeon Jeon, Sunghyun Park, Sungju Kim, Seonhoon Kim, Dongpil Seo, Heungsub Lee, Minyoung Jeong, Sungjae Lee, Minsub Kim, Suk Hyun Ko, Seokhun Kim, Taeyong Park, Jinuk Kim, Soyoung Kang, Na-Hyeon Ryu, Kang Min Yoo, Minsuk Chang, Soobin Suh, Sookyo In, Jinseong Park, Kyungduk Kim, Hiun Kim, Jisu Jeong, Yong Goo Yeo, Donghoon …
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation, Chat, Translation, Text classification
- Ansatz
- Self-supervised learning
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Die Parameter sind die Größe, die entscheidet, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Parameter
- 82B
- Trainingsdaten
- 300,000,000,000 tokens
"We introduce a Korean in-context large-scale LM with 82B parameters, i.e., HyperCLOVA. This is the first discovery on near 100B-scale non-English LM." According to media reports, HyperCLOVA has 204B parameters (i.e. a different version than in the paper) https://m.koreaherald.com/view.php?ud=20210525000824
"However, experiments in Section 5.2 use the model trained with 300B tokens, as HyperCLOVA Studio provided the 39B and 82B models trained with 300B tokens." "We introduce HyperCLOVA, a large-scale Korean in-context learning-based LM with nearly 100B parameters, by constructing a large Korean-centric corpus of 560B tokens." Based on tokenizing the Hyperclova article itself using OpenAI's tiktoken BPE tokenizer (https://github.com/openai/tiktoken), there are 3285 tokens for 1069 words - about 3 …
Training-Computing
Die zur Ausbildung des Modells durchgeführte Arithmetik, gemessen in Gleitkommaoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Computing
- 1.5 × 10²³ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting,Hardware
"For experiments in Section 4, the model trained with 150B is used for fair comparison, because not all models are finished training at the same iteration. However, experiments in Section 5.2 use the model trained with 300B tokens, as HyperCLOVA Studio provided the 39B and 82B models trained with 300B tokens." 82e9 connections * 2 FLOP/connection * 300e9 tokens * 3 backward pass = 1.476e23 FLOP Calculation using GPU time corroborates this: - "Our model is based on megatron-LM (Shoeybi et al., …
Der Trainingslauf
Was physisch notwendig war, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Steckdose zog.
- Trainingshardware
- NVIDIA A100
- Verwendete Chips
- 1,024
- Chip-Stunden
- 658,637
- Wand-Uhrzeit
- 643 hours (26.8 days)
- Hardware utilisation
- MFU 20.0%
- Stromverbrauch
- 827.0 kW
- Rechenkosten
- $586,409
see compute notes
6ND method gives 1.476e23 FLOP needed to train the model. Actual use was 1,024 A100 GPUs for 13.4 days for 150B tokens; 300B model probably took twice as long. 26.8 * 24 * 3600 * 1024 * 3.12e14 = 7.3978e23 1.476e23 / 7.3978e23 MFU = 0.1995
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell erhalten und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, entscheidet darüber, ob eine der Grafikkartenfiguren auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- API access
- Trainingscode
- Unreleased
"We introduce HyperCLOVA Studio, an interactive prompt engineering interface which provides GUI and API interfaces like the OpenAI playground1"
Wie es klassifiziert ist
Labels der Quelldatenbank, die beim Verfolgen bemerkenswerter Modelle angewendet werden, und wie zuversichtlich sie in den Eintrag ist.
- Foundation model
- Yes
- Wahrscheinlich über 10²³ FLOP
- Yes
- Warum es nachverfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungszuversicht
- Confident
- Zitationen
- 131
"HyperCLOVA with our training configuration shows state-of-the-art in-context zero-shot and few-shot learning performances on various downstream tasks in Korean" I don't see any standard benchmark that they claim SOTA on
Quellen
Woher diese Aufzeichnung stammt und wann sie zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- What Changes Can Large-scale Language Models Bring? Intensive Study on HyperCLOVA: Billions-scale Korean Generative Pretrained Transformers
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
HyperCLOVA 82B was published by NAVER,Search Solutions, in Korea (Republic of), in September 2021. The organisation is categorised as industry,Industry.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling/generation, Chat, Translation, Text classification.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Training und Herkunft
The training run consumed about 1.5 × 10²³ FLOP, on NVIDIA A100. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
The training set ran to roughly 300,000,000,000 tokens.
Its inclusion criterion is sOTA improvement.
Antworten
HyperCLOVA 82B — Häufig gestellte Fragen
What GPU do I need to run HyperCLOVA 82B?
None. HyperCLOVA 82B is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is HyperCLOVA 82B open source?
No. HyperCLOVA 82B has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does HyperCLOVA 82B have?
HyperCLOVA 82B has 82B parameters. "We introduce a Korean in-context large-scale LM with 82B parameters, i.e., HyperCLOVA. This is the first discovery on near 100B-scale non-English LM." According to media reports, HyperCLOVA has 204B parameters (i.e. a different version than in the paper) https://m.koreaherald.com/view.php?ud=20210525000824. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created HyperCLOVA 82B?
HyperCLOVA 82B was published by NAVER,Search Solutions, based in Korea (Republic of), categorised as industry,Industry.
When was HyperCLOVA 82B released?
HyperCLOVA 82B was published in September 2021. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is HyperCLOVA 82B used for?
HyperCLOVA 82B works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation, Chat, Translation, Text classification. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train HyperCLOVA 82B?
Around 1.5 × 10²³ FLOP, on NVIDIA A100. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
Die andere Richtung
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