Sparse Transformer (ImageNet)
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
- OpenAI
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 23 April 2019
- Autores
- Rewon Child, Scott Gray, Alec Radford, Ilya Sutskever
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Image generation
- Tarea
- Image generation
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
- 152M
- Datos de entrenamiento
- tokens
- Épocas
- 70
152M
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
- 1.5 × 10²¹ FLOP
- Cómo se estableció
- Hardware
125000000000000 FLOP / GPU /sec [V100 reported, bf16 assumed] * 64 GPUs * 168 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.45152e+21 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
- Chips utilizados
- 64
- Tiempo de reloj
- 168 hours (7 days)
- Consumo de energía
- 39.5 kW
"7 days on 64 V100 GPUs"
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 (non-commercial)
some primitives are released here, but not the entire training code: https://github.com/openai/sparse_attention no clear license "Normally, implementing sparse attention would involve slicing query and key matrices in blocks, so to ease experimentation we implemented a set of block-sparse kernels which efficiently perform these operations on the the GPU. We open-source these kernels and provide example sparse attention functions in this repository(opens in a new window)."
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
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Generating Long Sequences with Sparse Transformers
- Última actualización
- 11 February 2026
Qué significan los números
Qué es este modelo
Sparse Transformer (ImageNet) fue publicado por OpenAI, en el país registrado como United States of America, durante April 2019. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Image generation, y se registra como realizando la tarea de image generation.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Cómo fue entrenado
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 1.5 × 10²¹ 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
Sparse Transformer (ImageNet) — preguntas comunes
Sparse Transformer (ImageNet)— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 152M. 152M. 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.
Sparse Transformer (ImageNet)— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por OpenAI, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Sparse Transformer (ImageNet)— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en April 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.
Sparse Transformer (ImageNet)— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Image generation, y se registra como manejando la tarea de image generation. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
Sparse Transformer (ImageNet)— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 1.5 × 10²¹ 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.
Sparse Transformer (ImageNet)— ¿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.
Sparse Transformer (ImageNet)— ¿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.