Megatron-LM (1T)
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
- Microsoft Research,NVIDIA,Stanford University
- Organisationsart
- Industry,Industry,Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 9 April 2021
- Autoren
- Deepak Narayanan, Mohammad Shoeybi, Jared Casper, Patrick LeGresley, Mostofa Patwary, Vijay Korthikanti, Dmitri Vainbrand, Prethvi Kashinkunti, Julie Bernauer, Bryan Catanzaro, Amar Phanishayee, Matei Zaharia
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Text autocompletion
- 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
- 1T
- Trainingsdaten
- tokens
[NOTE: They didn't train the model fully end-to-end, probably just to obtain enough information to gauge the ability to do model parallelisation] "Our approach allows us to perform training iterations on a model with 1 trillion parameters at 502 petaFLOP/s on 3072 GPUs with achieved per-GPU throughput of 52% of theoretical peak."
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
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
- Open source
https://github.com/nvidia/megatron-lm?tab=readme-ov-file
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
- 1,172
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
Megatron-LM (1T) wurde veröffentlicht von Microsoft Research,NVIDIA,Stanford University, im Land aufgezeichnet als United States of America, während April 2021. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry,Industry,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet text autocompletion.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Antworten
Megatron-LM (1T) — Häufige Fragen
Megatron-LM (1T)— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Megatron-LM (1T)— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 1T. [NOTE: They didn't train the model fully end-to-end, probably just to obtain enough information to gauge the ability to do model parallelisation] "Our approach allows us to perform training iterations on a model with 1 trillion parameters at 502 petaFLOP/s on 3072 GPUs with achieved per-GPU throughput of 52% of theoretical peak.". 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.
Megatron-LM (1T)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Microsoft Research,NVIDIA,Stanford University, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Industry,Academia.
Megatron-LM (1T)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in April 2021. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Megatron-LM (1T)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von text autocompletion. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
Megatron-LM (1T)— 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.
Die andere Richtung
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