Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)
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
- Google Brain
- Τύπος οργανισμού
- Industry
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 24 January 2022
- Συγγραφείς
- DavidR.So, WojciechMan ́ke, HanxiaoLiu, ZihangDai, NoamShazeer, QuocV.Le
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/generation
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
- 1.9B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- 2,000,000,000,000 tokens
- Μέγεθος παρτίδας
- 2,000,000
"For instance, in a 1.9B parameter configuration similar to GPT-3 XL, Primer uses 1/3 of the training compute to achieve the same one-shot performance as Transformer"
"Each model is trained using batches of ∼2M tokens using 512 TPUv4 chips for ∼140 hours (∼71.8K total accelerator hours or ∼1M train steps). " 2 * 10^6 * 10^6 = 2*10^12 tokens
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
- 2.2 × 10²² FLOP
- Πώς ιδρύθηκε
- Hardware,Operation counting
"Each model is trained using batches of ∼2M tokens using 512 TPUv4 chips for ∼140 hours (∼71.8K total accelerator hours or ∼1M train steps)." 71800 h * 0.3 [assumed utilization] * 275e12 FLOP/s * 3600s/h = 2.13246e+22 FLOP 6 FLOP / parameter / token * 1.9 * 10^9 parameters * 2 * 10^12 tokens = 2.28e+22 FLOP sqrt(2.13246e+22*2.28e+22) = 2.2049963e+22 FLOP
Η εκπαίδευση run
Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.
- Υλικό εκπαίδευσης
- Google TPU v4
- χρησιμοποιούμενα τσιπ
- 512
- Χρόνος τοίχου
- 140 hours
- Κατανάλωση ενέργειας
- 350.4 kW
"Each model is trained using batches of ∼2M tokens using 512 TPUv4 chips for ∼140 hours (∼71.8K total accelerator hours or ∼1M train steps)."
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 2.0 We open source our models and several comparisons in T5 to help with reproducibility.: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/primer seems like no model weights here
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
- Παραπομπές
- 209
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Primer: Searching for Efficient Transformers for Language Modeling
- Τελευταία ενημέρωση
- 25 May 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Από πού προήλθε
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B) δημοσιεύθηκε από Google Brain, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια January 2022. Η κατηγορία στην οποία υπάγεται ο εκδότης είναι industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του language modeling/generation.
Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί ποτέ, οπότε μπορεί να προσεγγιστεί μόνο μέσω του παρόχου του. Καμία κάρτα γραφικών δεν αλλάζει αυτό.
Τι χρειάστηκε για την κατασκευή του
Η παραγωγή του απαιτούσε αριθμητική που ανήλθε περίπου 2.2 × 10²² FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως Google TPU v4. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.
Το σύνολο εκπαίδευσης εκτελέστηκε σε περίπου 2,000,000,000,000 κωδικοί κειμένου
Απαντήσεις
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B) — κοινές ερωτήσεις
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;
Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 2.2 × 10²² FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως Google TPU v4. 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.
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— 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.
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— είναι ανοιχτού κώδικα;
Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 1.9B. "For instance, in a 1.9B parameter configuration similar to GPT-3 XL, Primer uses 1/3 of the training compute to achieve the same one-shot performance as Transformer". 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.
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Google Brain, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε January 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.
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του language modeling/generation. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.
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.