Wu Dao - Wen Yuan
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
- 11 January 2021
- Autoren
- Liu Zhiyuan, Huang Minlie, Han Wentao, Liu Yang, Zhu Xiaoyan, Sun Maosong, Zhang Zhengyan, Gu Yuxian, Han Xu, Chen Shengqi, Xiao Chaojun, Yao Yuan, Qi Fanchao, Guan Jian, Ke Pei, Zhou Hao, Sun Zhenbo, Cai Yanzheng, Zeng Guoyang, Tan Zhixing, Qin Yujia, Su Yusheng Si Chenglei, Hu Xueyu, Li Wenhao, Wang Fengyu, Yi Jing, Wang Xiaozhi, Chen Weize, Ding Ning, Zhang Jiajie
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation
- 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
- 2.6B
- Trainingsdaten
- tokens
"It has 2.6 billion parameters and is capable of performing cognitive activities such as memorization, comprehension, retrieval, numerical calculation, multi-language, etc." 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
- 6.5 × 10²⁰ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
64 Nvidia V100 GPUs for two weeks 64 GPUs * 2.8e13 FLOP/s /GPU * 14*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 V100
- Verwendete Chips
- 64
- Wand-Uhrzeit
- 336 hours (14 days)
- Stromverbrauch
- 39.0 kW
two weeks = 336 hours
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
- API access
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
- Tencent: Facing cognition, Zhiyuan Research Institute and several units released a super-large-scale new pre-training model "Enlightenment·Wenhui"
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
Wu Dao - Wen Yuan wurde veröffentlicht von Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, im Land aufgezeichnet als China, während January 2021. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Was in den Aufbau geflossen ist
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 6.5 × 10²⁰ 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.
Antworten
Wu Dao - Wen Yuan — Häufige Fragen
Wu Dao - Wen Yuan— 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 Yuan— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in January 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 Yuan— 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.
Wu Dao - Wen Yuan— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 6.5 × 10²⁰ 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.
Wu Dao - Wen Yuan— 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.
Wu Dao - Wen Yuan— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Wu Dao - Wen Yuan— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 2.6B. "It has 2.6 billion parameters and is capable of performing cognitive activities such as memorization, comprehension, retrieval, numerical calculation, multi-language, etc." 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.
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