Wu Dao - Wen Hui
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
- Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
- Τύπος οργανισμού
- Academia
- Χώρα
- China
- Δημοσιευμένο
- 1 March 2021
- Συγγραφείς
- Tang Jie, Yang Zhilin, Yang Hongxia, Du Zhengxiao, Ding Ming, Zou Xu, Qiu Jiezhong, Qian Yujie, Yinda, Zhong Qingyang, Yu Jifan, Liu Xiao, Zheng Yanan, He Jiaao, Zeng Aohan, Hong Wenyi, Yang Zhuoyi, Zheng Wendi, Zhou Jing, Du Jizhong, Guo Zitong, Liu Jing, Zhou Chang, Lin Junyang
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Language, Multimodal, Video, Image generation
- Εργασία
- Language modeling/generation, Image generation, Video generation, Text-to-image, Question answering, Visual question answering
- Προσέγγιση
- Self-supervised learning
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
- 11.3B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
"Wu Dao — Wen Hui has reached 11.3 billion parameters, and through simple fine-tuning can generate poetry, make videos, draw pictures, retrieve text, perform complex reasoning, etc." https://medium.com/syncedreview/chinas-gpt-3-baai-introduces-superscale-intelligence-model-wu-dao-1-0-98a573fc4d70
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
- 1.2 × 10²⁰ FLOP
- Πώς ιδρύθηκε
- Hardware
64 Nvidia V100 GPUs for 2.5 days 64 GPUs * 2.8e13 FLOP/s /GPU * 2.5*24*60*60s* 0.3 [utilization rate]
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
- χρησιμοποιούμενα τσιπ
- 64
- Χρόνος τοίχου
- 60 hours
- Κατανάλωση ενέργειας
- 38.9 kW
2.5 days = 60 hours
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- China's GPT-3? BAAI Introduces Superscale Intelligence Model 'Wu Dao 1.0'
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Από πού προήλθε
Wu Dao - Wen Hui δημοσιεύθηκε από Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια March 2021. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως academia.
Λειτουργεί στον τομέα της Language, Multimodal, Video, Image generation, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του language modeling/generation, Image generation, Video generation, Text-to-image, Question answering, Visual question answering.
Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο: οι εκπαιδευμένες τιμές παρέμειναν με όποιον τις παρήγαγε, και δεν υπάρχει τοπική έκδοση για να τρέξει.
Πώς εκπαιδεύτηκε
Η εκπαίδευση απαιτούσε έναν υπολογιστικό προϋπολογισμό περίπου 1.2 × 10²⁰ 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.
Απαντήσεις
Wu Dao - Wen Hui — κοινές ερωτήσεις
Wu Dao - Wen Hui— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Language, Multimodal, Video, Image generation, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του language modeling/generation, Image generation, Video generation, Text-to-image, Question answering, Visual question answering. Ένα ΜΟΝΤΕΛ μπορεί να φέρει πολλά από το καθένα, οπότε αυτές είναι οι περιοχές για τις οποίες κατασκευάστηκε παρά περιορισμός σε ό,τι θα προσπαθήσει.
Wu Dao - Wen Hui— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;
Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 1.2 × 10²⁰ 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.
Wu Dao - Wen Hui— 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.
Wu Dao - Wen Hui— είναι ανοιχτού κώδικα;
Η αδειοδότηση δεν καταγράφηκε ποτέ στα πηγά μας δεδομένα. Αντιμετωπίζουμε τις μη δηλωμένες άδειες ως κλειστές, επειδή μια μη καταγεγραμμένη άδεια δεν είναι μία στην οποία μπορείς να βασιστείς.
Wu Dao - Wen Hui— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 11.3B. "Wu Dao — Wen Hui has reached 11.3 billion parameters, and through simple fine-tuning can generate poetry, make videos, draw pictures, retrieve text, perform complex reasoning, etc." https://medium.com/syncedreview/chinas-gpt-3-baai-introduces-superscale-intelligence-model-wu-dao-1-0-98a573fc4d70. 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.
Wu Dao - Wen Hui— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia.
Wu Dao - Wen Hui— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε March 2021. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
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.