Megatron-LM (8.3B)
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
- NVIDIA
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 17 September 2019
- Autores
- Mohammad Shoeybi, Mostofa Patwary, Raul Puri, Patrick LeGresley, Jared Casper, Bryan Catanzaro
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/generation
- Enfoque
- Self-supervised learning
- Formato numérico
- FP16
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
- 8.3B
- Datos de entrenamiento
- 46,400,000,000 tokens
- Épocas
- 4.4
Source: https://lair.lighton.ai/akronomicon/ Archived source: https://web.archive.org/web/20211220142906/https://lair.lighton.ai/akronomicon/ Data also available on GitHub: https://github.com/lightonai/akronomicon/blob/main/akrodb/NVIDIA/Megatron-LM.json
"The resulting aggregate corpus contains 174 GB of deduplicated text."
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
- 9.1 × 10²¹ FLOP
- Cómo se estableció
- Hardware,Operation counting,Third-party estimation
source: https://lair.lighton.ai/akronomicon/ archived: https://github.com/lightonai/akronomicon/tree/main/akrodb other estimates: 8.3B is a GPT-2-based model (Table 2). "For GPT-2 models, all training is performed with sequences of 1024 subword units at a batch size of 512 for 300k iterations" I interpret the above as 1024*512*300k = 157B training tokens 6 * 157 billion * 8.3 billion = 7.8e21 Also, their training setup achieved 15.1 petaFLOPS or 1.5e16 FLOPS. (512 V100s is 512 * 125 ter…
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 Tesla V100 DGXS 32 GB
- Chips utilizados
- 512
- Horas de chip
- 167,424
- Tiempo de reloj
- 327 hours (13.6 days)
- Utilización de hardware
- HFU 23.6%
- Consumo de energía
- 262.6 kW
- Costo de cómputo
- $109,288
Reported throughput is 15.1 teraFLOPS per GPU on 512 GPUs Assume total compute is 9.1e21 FLOP. Then training time is 327 hours. https://www.wolframalpha.com/input?i=9.1*10%5E21+FLOP+%2F+%28512*15.1+teraFLOPS%29
Achieved 15.1 PetaFLOP/s on 512 V100s, vs theoretical maximum of 512 * 125e12 = 64 PetaFLOP/s HFU = 15.1 / 64 = 0.2359
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
code (2.5B model is a GPT model): https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM?tab=readme-ov-file#megatron-overview open license: https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM?tab=License-1-ov-file#readme
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Modelo Frontier
- Yes
- Por qué se rastrea
- Highly cited,SOTA improvement
- Confianza de registro
- Likely
- Citas
- 2,766
- Datos de referencia
- Megatron-LM (8.3B)
"Using the GPT-2 model we achieve SOTA results on the WikiText103 (10.8 compared to SOTA perplexity of 15.8) and LAMBADA" GPT-2 model here meaning model similar to GPT-2
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
De dónde vino
Megatron-LM (8.3B) fue publicado por NVIDIA, en el país registrado como United States of America, durante September 2019. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Qué se necesitó para construirlo
El entrenamiento consumió alrededor de 9.1 × 10²¹ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 46,400,000,000 tokens de texto
Su criterio de inclusión: highly cited,SOTA improvement.
Respuestas
Megatron-LM (8.3B) — preguntas comunes
Megatron-LM (8.3B)— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 2019. 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.
Megatron-LM (8.3B)— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
Megatron-LM (8.3B)— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 9.1 × 10²¹ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. 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.
Megatron-LM (8.3B)— ¿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.
Megatron-LM (8.3B)— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Megatron-LM (8.3B)— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 8.3B. Source: https://lair.lighton.ai/akronomicon/ Archived source: https://web.archive.org/web/20211220142906/https://lair.lighton.ai/akronomicon/ Data also available on GitHub: https://github.com/lightonai/akronomicon/blob/main/akrodb/NVIDIA/Megatron-LM.json. 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.
Megatron-LM (8.3B)— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por NVIDIA, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
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