Wu Dao - Wen Lan
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
- Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
- Organisationsart
- Academia
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 1 March 2021
- Autoren
- Wen Jirong, Song Ruihua, Lu Zhiwu, Jin Qin, Zhao Xin, Pang Liang, Lan Yanyan, Dou Zhicheng, Gao Yizhao, Huo Yuqi, Lu Haoyu, Wen Jingyuan, Yang Guoxing, Song Haoyang, Zhang Manli, Zhang Liang, Hu Anwen, Li Ruichen, Song Yuqing, Zhao Jinming, Zhao Yida, Fei Nanyi, Sun Yuchong, Jin Chuhao, Hong Xin, Cui Wanqing, Hou Danyang, Li Yingyan, Xi Zongzheng, Liu Guangzhen, Liu Peiyu, Gong Zheng, Li Juny
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Multimodal, Vision, Language
- Aufgabe
- Image captioning
- 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
- 1B
- Trainingsdaten
- tokens
"Currently, the model has 1 billion parameters and is trained on 50 million graphic pairs collected from open sources." https://medium.com/syncedreview/chinas-gpt-3-baai-introduces-superscale-intelligence-model-wu-dao-1-0-98a573fc4d70
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
- 7.2 × 10²¹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
128 Nvidia A100 GPUs for 7 days 128 GPUs * 3.1e14 FLOP/s /GPU * 7*24*60*60s* 0.3 [utilization rate]
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
- Verwendete Chips
- 128
- Wand-Uhrzeit
- 168 hours (7 days)
- Stromverbrauch
- 103.8 kW
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
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- China's GPT-3? BAAI Introduces Superscale Intelligence Model 'Wu Dao 1.0'
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Wu Dao - Wen Lan wurde veröffentlicht von Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, im Land aufgezeichnet als China, während March 2021. Die veröffentlichende Organisation ist als academia.
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Vision, Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image captioning.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Wie es trainiert wurde
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 7.2 × 10²¹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
Wu Dao - Wen Lan — Häufige Fragen
Wu Dao - Wen Lan— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
Wu Dao - Wen Lan— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 1B. "Currently, the model has 1 billion parameters and is trained on 50 million graphic pairs collected from open sources." https://medium.com/syncedreview/chinas-gpt-3-baai-introduces-superscale-intelligence-model-wu-dao-1-0-98a573fc4d70. 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.
Wu Dao - Wen Lan— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia.
Wu Dao - Wen Lan— 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.
Wu Dao - Wen Lan— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Vision, Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image captioning. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Wu Dao - Wen Lan— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 7.2 × 10²¹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100. 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.
Wu Dao - Wen Lan— 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.
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