GPT-2-Medium+Pixelfly
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Stanford University,SambaNova Systems, Inc,Peking University,Adobe,University at Buffalo
- Tipo de Organización
- Academia,Industry,Academia,Industry,Academia
- País
- United States of America, China
- Publicado
- 30 November 2021
- Autores
- Tri Dao, Beidi Chen, Kaizhao Liang, Jiaming Yang, Zhao Song, Atri Rudra, Christopher Ré
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling, Text classification
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 203M
- Datos de entrenamiento
- 103,000,000 tokens
- Épocas
- 100
203M (Table 6)
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 1.3 × 10¹⁹ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 203000000 parameters * 103000000 tokens * 100 epochs = 1.25454 × 10^19 FLOP
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA V100
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Open source
apache for code (train and inference): https://github.com/HazyResearch/fly train code: https://github.com/HazyResearch/fly/blob/master/src/train.py
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
- Citas
- 94
- Datos de referencia
- GPT-2-Medium+Pixelfly
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Pixelated Butterfly: Simple and Efficient Sparse training for Neural Network Models
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
De dónde vino
GPT-2-Medium+Pixelfly fue publicado por Stanford University,SambaNova Systems, Inc,Peking University,Adobe,University at Buffalo, en el país registrado como United States of America, durante November 2021. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Industry,Academia,Industry,Academia.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling, Text classification.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Entrenamiento y procedencia
El entrenamiento consumió alrededor de 1.3 × 10¹⁹ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA V100. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 103,000,000 tokens de texto
Respuestas
GPT-2-Medium+Pixelfly — preguntas comunes
GPT-2-Medium+Pixelfly— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 203M. 203M (Table 6). Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
GPT-2-Medium+Pixelfly— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Stanford University,SambaNova Systems, Inc,Peking University,Adobe,University at Buffalo, basado en United States of America, una organización categorizada como academia,Industry,Academia,Industry,Academia.
GPT-2-Medium+Pixelfly— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en November 2021. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
GPT-2-Medium+Pixelfly— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling, Text classification. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
GPT-2-Medium+Pixelfly— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 1.3 × 10¹⁹ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA V100. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
GPT-2-Medium+Pixelfly— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
GPT-2-Medium+Pixelfly— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.