GPT3-2.7B (FlashAttention-2)
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Stanford University,Princeton University
- Type d'organisation
- Academia,Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 18 July 2023
- Auteurs
- Tri Dao
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Language modeling/generation
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 2.7B
- Données d'entraînement
- tokens
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA A100 SXM4 80 GB
- Chips utilisés
- 8
- Utilisation du matériel
- HFU 72.0%
- Consommation d'énergie
- 6.4 kW
"We empirically validate that when used end-to-end to train GPT-style models, FlashAttention-2 reaches training speed of up to 225 TFLOPs/s per A100 GPU (72\% model FLOPs utilization)." Seems to be a test of FlashAttention2. It's also describing HFU, not MFU. HFU = 0.7200
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Pourquoi c'est suivi
- Highly cited,Historical significance
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 2,682
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
GPT3-2.7B (FlashAttention-2) a été publié par Stanford University,Princeton University, dans le pays enregistré comme United States of America, durant July 2023. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Comment il a été entraîné
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : highly cited,Historical significance.
Réponses
GPT3-2.7B (FlashAttention-2) — questions courantes
GPT3-2.7B (FlashAttention-2)— qui l'a créé ?
Il a été publié par Stanford University,Princeton University, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Academia.
GPT3-2.7B (FlashAttention-2)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans July 2023. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
GPT3-2.7B (FlashAttention-2)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
GPT3-2.7B (FlashAttention-2)— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
GPT3-2.7B (FlashAttention-2)— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
GPT3-2.7B (FlashAttention-2)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 2.7B. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.