T2R + Pretrain
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
- University of Washington,Microsoft,DeepMind
- Tipo de Organización
- Academia,Industry,Industry
- País
- United States of America, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publicado
- 24 March 2021
- Autores
- Jungo Kasai, Hao Peng, Yizhe Zhang, Dani Yogatama, Gabriel Ilharco, Nikolaos Pappas, Yi Mao, Weizhu Chen, Noah A. Smith
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
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
- 668.9M
- Datos de entrenamiento
- tokens
- Épocas
- 34.47
Vocabulary size unclear, ~260k if they directly use WT 103 Assumed tied embeddings Remaining parameters: 32 layers 8 attention heads (H) 128 head dimensions (N, D) 1024 model (embedding) dimensions (W, M) 4096 feedforward dimensions "We partition the training data into non-overlapping blocks of 512 contiguous tokens" MLP layer: 2*1024*4096=8388608 Att layer: H×(W×(2×D + N) + N×M) 8*(1024*(2*128+128)+128*1024)=4194304 Total non embedding: 32*(8388608+4194304)=402653184 Embedding: 260000*1024…
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
- 1.4 × 10¹⁹ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting,Hardware
Table 4, "We found that we could speed up training by reducing the warm-up steps, total update steps, maximum and minimum rates, and batch size to 8K steps, 142K steps, 5 ⋅ 10−6, 0.5, and 25K tokens " 142K updates, 25k token batches Training compute: 6*668893184*142000*25000=1.4247425e+19 GPU hour estimate: 98*60*60*125000000000000*0.3=1.323e+19 Geometric mean: 13729291050524059648 Epochs: 142000*25000/103000000=34.4660194175
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
- Chips utilizados
- 8
- Tiempo de reloj
- 12 hours
- Consumo de energía
- 4.9 kW
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
- Unreleased
There's a repo but it's kind of inscrutable with no docs about T2R, not clear if the training code for this paper is in it: https://github.com/jungokasai/T2R/tree/master
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
- T2R + Pretrain
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Finetuning Pretrained Transformers into RNNs
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
T2R + Pretrain fue publicado por University of Washington,Microsoft,DeepMind, en el país registrado como United States of America, durante March 2021. La organización editora está clasificada como academia,Industry,Industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Qué se necesitó para construirlo
El entrenamiento consumió alrededor de 1.4 × 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.
Respuestas
T2R + Pretrain — preguntas comunes
T2R + Pretrain— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
T2R + Pretrain— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 1.4 × 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.
T2R + Pretrain— ¿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.
T2R + Pretrain— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
T2R + Pretrain— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 668.9M. Vocabulary size unclear, ~260k if they directly use WT 103 Assumed tied embeddings Remaining parameters: 32 layers 8 attention heads (H) 128 head dimensions (N, D) 1024 model (embedding) dimensions (W, M) 4096 feedforward dimensions "We partition the training data into non-overlapping blocks of 512 contiguous tokens" MLP layer: 2*1024*4096=8388608 Att layer: H×(W×(2×D + N) + N×M) 8*(1024*(2*128+128)+128*1024)=4194304 Total non embedding: 32*(8388608+4194304)=402653184 Embedding: 260000*1024=266240000 Total: 402653184+266240000=668893184. 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.
T2R + Pretrain— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por University of Washington,Microsoft,DeepMind, basado en United States of America, una organización categorizada como academia,Industry,Industry.
T2R + Pretrain— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en March 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.
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.