Transformer + GFM

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του language modeling. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.

Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 7.7 × 10¹⁸ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA GeForce RTX 3090. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.

Κανένα. Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο - τα βάρη του δεν δημοσιεύθηκαν ποτέ, οπότε δεν μπορεί να κατέβει ή να εκτελεστεί σε δικό σας υλικό σε καμία τιμή. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του.

Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.

Έχει αριθμό παραμέτρων 185.2M. 185.2M (Table 4) "We implemented our methods based on fairseq (Ott et al. 2019). The original transformer model follows the architectural choice described in Baevski and Auli (2018), which includes 16 decoder blocks and sinusoidal position embeddings in the input layer. Each MHSA module has 8 heads and adaptive input representations have three bands of size 20K, 40K and 200K. The embedding layer and FFN’s hidden-state have dimensions of 1024 and 4096, respectively. We sampled 4K sentences to form the proxy dataset D. Then, we reduced the parameters by 15%, 20% and 25%.". Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.

Δημοσιεύθηκε από Nanjing University, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia.

Δημοσιεύθηκε σε December 2022. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.