T2R + Random Init
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 Washington,Microsoft,DeepMind,Allen Institute for AI
- Organisationsart
- Academia,Industry,Industry,Research collective
- Land
- United States of America, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Veröffentlicht
- 24 March 2021
- Autoren
- Jungo Kasai, Hao Peng, Yizhe Zhang, Dani Yogatama, Gabriel Ilharco, Nikolaos Pappas, Yi Mao, Weizhu Chen, Noah A. Smith
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling
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
- 450M
- Trainingsdaten
- 103,000,000 tokens
- Epochen
- 205.48
- Batch-Größe
- 74,000
450M source: https://arxiv.org/pdf/2203.12644 table 3
"We train the model with a batch size of about 74K tokens with a total of 286K steps" 74000*286000 / 103000000 = 205.48 epochs
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
- 2.7 × 10¹⁹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting,Hardware
6 FLOP / token / parameter * 450000000 parameters * 74000 tokens per batch * 286000 steps = 5.71428e+19 FLOP 125000000000000 [assumed bf16] * 98 GPU-hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.323e+19 FLOP geometric mean: sqrt(5.71428e+19*1.323e+19) = 2.749544e+19
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 V100
- Verwendete Chips
- 8
- Chip-Stunden
- 98
- Stromverbrauch
- 4.9 kW
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 but it's kind of inscrutable with no docs about T2R, not clear if the training code for this paper is in it: https://github.com/jungokasai/T2R/tree/master
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
- Zitationen
- 94
- Benchmark-Daten
- T2R + Random Init
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Finetuning Pretrained Transformers into RNNs
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
T2R + Random Init wurde veröffentlicht von University of Washington,Microsoft,DeepMind,Allen Institute for AI, im Land aufgezeichnet als United States of America, während March 2021. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Industry,Industry,Research collective.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling.
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 2.7 × 10¹⁹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA V100. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Der Trainingssatz lief auf etwa 103,000,000 Text-Tokens
Antworten
T2R + Random Init — Häufige Fragen
T2R + Random Init— 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.
T2R + Random Init— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
T2R + Random Init— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 450M. 450M source: https://arxiv.org/pdf/2203.12644 table 3. 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.
T2R + Random Init— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of Washington,Microsoft,DeepMind,Allen Institute for AI, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Industry,Industry,Research collective.
T2R + Random Init— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in March 2021. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
T2R + Random Init— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling. 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.
T2R + Random Init— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 2.7 × 10¹⁹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA V100. 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.
Die andere Richtung
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