GShard (600B)
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
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 30 June 2020
- Autores
- Dmitry Lepikhin, HyoukJoong Lee, Yuanzhong Xu, Dehao Chen, Orhan Firat, Yanping Huang, Maxim Krikun, Noam Shazeer, Zhifeng Chen
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Translation
- Enfoque
- Self-supervised learning
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
- 600B
- Datos de entrenamiento
- 1,000,000,000,000 tokens
"The 600B parameters model that achieved the best translation quality was trained with 2048 TPU v3 cores for 4 days, a total cost of 22 TPU v3 core-years."
"We focus on improving the translation quality (measured in terms of BLEU score [48]) from all 100 languages to English. This resulted in approximately 13 billion training examples to be used for model training" Each example is a sentence pair. Assuming 20 words per sentence and 4/3 tokens per word, that is 13*20*4/3 billion tokens
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 × 10²² FLOP
- Cómo se estableció
- Third-party estimation,Hardware
https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2104/2104.10350.pdf Table 4 123000000000000 FLOP / chip / sec * 96360 chip-hours [see training time notes] * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.2800462e+22 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
- Google TPU v3
- Horas de chip
- 96,360
- Tiempo de reloj
- 96 hours
https://arxiv.org/pdf/2104.10350 Table 4 gives 3.1 days "The 600B parameters model that achieved the best translation quality was trained with 2048 TPU v3 cores for 4 days, a total cost of 22 TPU v3 core-years." 22 TPU v3 core-years * 365 days per year * 24 hours per day / 2 cores per TPU v3 chip = 96360 chip-hours
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
training code is open, Apache: https://github.com/tensorflow/lingvo/tree/master/lingvo/tasks/lm
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
- 1,992
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
GShard (600B) fue publicado por Google, en el país registrado como United States of America, durante June 2020. Sale de una organización categorizada como industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de translation.
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.
Cómo fue entrenado
Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 1.3 × 10²² FLOP, en hardware registrado como Google TPU v3. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 1,000,000,000,000 tokens de texto
Respuestas
GShard (600B) — preguntas comunes
GShard (600B)— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en June 2020. 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.
GShard (600B)— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de translation. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
GShard (600B)— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 1.3 × 10²² FLOP, en hardware registrado como Google TPU v3. 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.
GShard (600B)— ¿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.
GShard (600B)— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
GShard (600B)— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 600B. "The 600B parameters model that achieved the best translation quality was trained with 2048 TPU v3 cores for 4 days, a total cost of 22 TPU v3 core-years.". 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.
GShard (600B)— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
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.