GPipe (Transformer)
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
- 16 November 2018
- Autores
- Y Huang, Y Cheng, A Bapna, O Firat
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
- 6B
- Datos de entrenamiento
- 1,450,000,000,000 tokens
- Tamaño de lote
- 4,000,000
Section 5:
[WORDS] Section 5: "We use a corpus of parallel documents over 102 languages and English, containing a total of 25 billion training examples, ranging from 10^4 to 10^9 per language" 10^9 sentences * 20 words per sentence
"Starting from 260K tokens per batch, we increase the effective batch size to 4M"
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Por qué se rastrea
- Highly cited,SOTA improvement
- Confianza de registro
- Likely
- Citas
- 1,218
"We train a single 6-billion-parameter, 128-layer Transformer model on a corpus spanning over 100 languages and achieve better quality than all bilingual models." I don't see any standard benchmark that they claim SOTA on for a Transforemer model
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- GPipe: Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism
- Última actualización
- 11 February 2026
Qué significan los números
Fondo
GPipe (Transformer) fue publicado por Google, en el país registrado como United States of America, durante November 2018. Sale de una organización categorizada como industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de translation.
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 conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 1,450,000,000,000 tokens de texto
Su criterio de inclusión: highly cited,SOTA improvement.
Respuestas
GPipe (Transformer) — preguntas comunes
GPipe (Transformer)— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en November 2018. 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.
GPipe (Transformer)— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de translation. 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.
GPipe (Transformer)— ¿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.
GPipe (Transformer)— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
GPipe (Transformer)— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 6B. Section 5:. 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.
GPipe (Transformer)— ¿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.