Monarch-GPT-2-Small
Καμία εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
Δεν έχει δημοσιευτεί το βάρος για αυτό το μοντέλο, επομένως δεν μπορεί να κατέβει ή να τρέξει σε δικό σας υλικό σε οποιοδήποτε μέγεθος. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του, και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- Stanford University,University at Buffalo,University of Michigan
- Τύπος οργανισμού
- Academia,Academia,Academia
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 1 April 2022
- Συγγραφείς
- Tri Dao, Beidi Chen, Nimit Sohoni, Arjun Desai, Michael Poli, Jessica Grogan, Alexander Liu, Aniruddh Rao, Atri Rudra, Christopher Ré
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Language
- Εργασία
- Language modeling
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- παράμετροι
- 72M
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- 103,000,000 tokens
GPPT-2 small has 124M parameters: https://huggingface.co/openai-community/gpt2 upd see Table 2
Εκπαίδευση υπολογιστών
Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.
- Εκπαίδευση υπολογιστών
- 9 × 10¹⁹ FLOP
- Πώς ιδρύθηκε
- Operation counting
400k iterations with batch size 512 (Appendix E) GPT 2 small on Huggingface has a context length of 1024 FLOP estimate using 6ND: 6*400000*512*1024*72000000=9.0596966e+19
Η εκπαίδευση run
Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.
- Υλικό εκπαίδευσης
- NVIDIA V100
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.
- Βάρη
- Closed — provider access only
- Πρόσβαση μοντέλου
- Unreleased
- Κωδικός εκπαίδευσης
- Open source
apache for code: https://github.com/HazyResearch/fly/tree/master https://github.com/HazyResearch/fly/tree/master/configs/model/gpt2model
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
- Παραπομπές
- 130
- Δεδομένα αναφοράς
- Monarch-GPT-2-Small
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Monarch: Expressive Structured Matrices for Efficient and Accurate Training
- Τελευταία ενημέρωση
- 25 May 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Σχετικά με αυτό το μοντέλο
Monarch-GPT-2-Small δημοσιεύθηκε από Stanford University,University at Buffalo,University of Michigan, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια April 2022. Η κατηγορία στην οποία υπάγεται ο εκδότης είναι academia,Academia,Academia.
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του language modeling.
Επειδή τα WEIGHTS δεν είναι διαθέσιμα, κανένα από τα figures του HARDWARE αλλού σε αυτό το SITE δεν ισχύει γι' αυτό.
Εκπαίδευση και προελεύσεις
Η εκπαίδευση απαιτούσε έναν υπολογιστικό προϋπολογισμό περίπου 9 × 10¹⁹ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA V100. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.
Η εκπαίδευση κατανάλωσε ένα σύνολο περίπου 103,000,000 κωδικοί κειμένου
Απαντήσεις
Monarch-GPT-2-Small — κοινές ερωτήσεις
Monarch-GPT-2-Small— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
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.
Monarch-GPT-2-Small— είναι ανοιχτού κώδικα;
Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.
Monarch-GPT-2-Small— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 72M. GPPT-2 small has 124M parameters: https://huggingface.co/openai-community/gpt2 upd see Table 2. 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.
Monarch-GPT-2-Small— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Stanford University,University at Buffalo,University of Michigan, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia,Academia,Academia.
Monarch-GPT-2-Small— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε April 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.
Monarch-GPT-2-Small— για τί χρησιμοποιείται;
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.
Monarch-GPT-2-Small— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;
Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 9 × 10¹⁹ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA V100. 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.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.