GPT2-Large+LHOPT
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
- OpenAI
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 2 June 2021
- Autoren
- Diogo Almeida, Clemens Winter, Jie Tang, Wojciech Zaremba
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation
- Basis-Modell
- GPT-2 (774M)
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
- 760M
- Trainingsdaten
- 103,000,000 tokens
- Epochen
- 1
- Batch-Größe
- 13,000
Figure 3
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 × 10²¹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
- Feinabstimmung Rechenleistung
- 4.7 × 10¹⁷ FLOP
base model compute (speculative confidence) 4.9536e+21 FLOP + fine-tune compute 4.6968e+17 FLOP = 4.9540697e+21 FLOP ________ estimation from the Arithmetic progress paper: 1.6E+21 FLOP
6 FLOP / parameter / token * 760000000 parameters * 103000000 tokens * 1 epoch = 4.6968e+17 FLOP
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
there's a repo for the optimizer but no training code for this model: https://github.com/openai/LHOPT
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
- Zitationen
- 35
- Benchmark-Daten
- GPT2-Large+LHOPT
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- A Generalizable Approach to Learning Optimizers
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
GPT2-Large+LHOPT wurde veröffentlicht von OpenAI, im Land aufgezeichnet als United States of America, während June 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.
Der Ausgangspunkt war ein vorhandenes Basis-Modell, GPT-2 (774M). Das ist der Grund, warum es die allgemeine Form und Größe des Basis-Modells teilt.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Training und Herkunft
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 5 × 10²¹ FLOP. 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 103,000,000 Text-Tokens
Antworten
GPT2-Large+LHOPT — Häufige Fragen
GPT2-Large+LHOPT— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
GPT2-Large+LHOPT— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 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.
GPT2-Large+LHOPT— 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.
GPT2-Large+LHOPT— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
GPT2-Large+LHOPT— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 760M. 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.
GPT2-Large+LHOPT— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von OpenAI, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
GPT2-Large+LHOPT— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in June 2021. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Die andere Richtung
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