Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation)
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
- Google Brain
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 5 November 2018
- Autores
- Noam Shazeer, Youlong Cheng, Niki Parmar, Dustin Tran, Ashish Vaswani, Penporn Koanantakool, Peter Hawkins, Hyoukjoong Mingsheng Lee, Cliff Hong, Ryan Young, Blake Sepassi, Hechtman
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, Translation
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
- 2.9B
- Datos de entrenamiento
- 1,550,000,000 tokens
- Épocas
- 10
2.9B from section 9.1 : "On the WMT14 En-Fr translation tasks (3), we trained the models for 3 epochs. The largest model (2.9B parameters) was trained for 22 hours on a 128-core TPUv2 cluster."
Per Attention is All You Need, WMT 2014 En-Fr is ~36 million sentence pairs. If the average sentence is ~25 tokens (ballpark), dataset size is 36M * 25 * 2 = 1.8B 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
- 6.8 × 10¹⁹ FLOP
- Cómo se estableció
- Hardware
flops = (64) * ( 45 * 10**12) * (22 * 3600) * (0.3) = 6.8e19 (num gpu) * (peak flops) * (time in seconds) * (assumed utilization rate) from section 9.1 : "On the WMT14 En-Fr translation tasks (3), we trained the models for 3 epochs. The largest model (2.9B parameters) was trained for 22 hours on a 128-core TPUv2 cluster." from https://en.wikipedia.org/wiki/Tensor_Processing_Unit 45TFLOPs per chips
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 v2
- Chips utilizados
- 64
- Horas de chip
- 1,408
- Tiempo de reloj
- 22 hours
- Consumo de energía
- 37.0 kW
- Costo de cómputo
- $396
from section 9.1 "On the WMT14 En-Fr translation tasks (3), we trained the models for 3 epochs. The largest model (2.9B parameters) was trained for 22 hours on a 128-core TPUv2 cluster."
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 here, apache license https://github.com/tensorflow/mesh/tree/master/mesh_tensorflow/transformer https://github.com/tensorflow/mesh/blob/master/mesh_tensorflow/transformer/transformer.py
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
- SOTA improvement
- Confianza de registro
- Likely
- Citas
- 437
'Using TPU meshes of up to 512 cores, we train Transformer models with up to 5 billion parameters, surpassing state of the art results on WMT'14 English-to-French translation task and the one-billion-word language modeling benchmark.'
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Mesh-TensorFlow: Deep Learning for Supercomputers
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Fondo
Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation) fue publicado por Google Brain, en el país registrado como United States of America, durante November 2018. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, 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.
Qué se necesitó para construirlo
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 6.8 × 10¹⁹ FLOP, en hardware registrado como Google TPU v2. 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 1,550,000,000 tokens de texto
Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: sOTA improvement.
Respuestas
Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation) — preguntas comunes
Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation)— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 2.9B. 2.9B from section 9.1 : "On the WMT14 En-Fr translation tasks (3), we trained the models for 3 epochs. The largest model (2.9B parameters) was trained for 22 hours on a 128-core TPUv2 cluster.". 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.
Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation)— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google Brain, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation)— ¿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.
Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation)— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Translation. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation)— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 6.8 × 10¹⁹ FLOP, en hardware registrado como Google TPU v2. 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.
Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation)— ¿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.
Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation)— ¿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?
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