BloombergGPT
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
- Bloomberg,Johns Hopkins University
- Type d'organisation
- Industry,Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 30 March 2023
- Auteurs
- Shijie Wu, Ozan Irsoy, Steven Lu, Vadim Dabravolski, Mark Dredze, Sebastian Gehrmann, Prabhanjan Kambadur, David Rosenberg, Gideon Mann
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, Language modeling/generation, Question answering, Financial management, Text classification
- Approche
- Self-supervised learning
- Format numérique
- BF16
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
- 50.6B
- Données d'entraînement
- 569,000,000,000 tokens
- Époques
- 0.8
- Taille de lot
- 4,200,000
708.9 billion tokens. At 0.75 English words per token, that's 532B words
"in the first 7,200 steps, we use a batch size of 1,024 (2.1M tokens), then switch to a batch size of 2,048 (4.2M tokens) for the remainder of training."
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 2.4 × 10²³ FLOP
- Comment cela a été établi
- Reported,Hardware
2.36e23 per Table 4 (using our usual hardware method, 512 A100s over 53 days would be 512 * 312 teraFLOP/s * 53 * 24 * 3600 * 0.3 = 2.19e23)
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
- Chips utilisés
- 512
- Heures de puce
- 650,240
- Temps en temps réel
- 1,270 hours (52.9 days)
- Utilisation du matériel
- MFU 24.6% · HFU 32.7%
- Consommation d'énergie
- 408.3 kW
- Coût de calcul
- $369,586
"~53 days"
Table 4 indicates an average of 102e12 FLOP/sec per A100 during training. HFU = 102e12 / 312e12 = 0.327. Confirmed by calculating manually with number of steps and time per step. Note also: "Since we adopt activation checkpointing to reduce our memory footprint, this costs us an additional 0.33x TFLOPs per iteration due to repeated forward passes." Then, MFU = (102/1.33)/312 = 0.2460
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
- Code d'entraînement
- 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.
- Modèle de fondation
- Yes
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 1,299
"We validate BloombergGPT on standard LLM benchmarks, open financial benchmarks, and a suite of internal benchmarks that most accurately reflect our intended usage. Our mixed dataset training leads to a model that outperforms existing models on financial tasks by significant margins without sacrificing performance on general LLM benchmarks."
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- BloombergGPT: A Large Language Model for Finance
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
BloombergGPT a été publié par Bloomberg,Johns Hopkins University, dans le pays enregistré comme United States of America, durant March 2023. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling, Language modeling/generation, Question answering, Financial management, Text classification.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Entraînement et provenance
La production a nécessité des calculs totalisant environ 2.4 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'ensemble d'entraînement a duré environ 569,000,000,000 jetons de texte
Son critère d'inclusion : sOTA improvement.
Réponses
BloombergGPT — questions courantes
BloombergGPT— 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.
BloombergGPT— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 50.6B. 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.
BloombergGPT— qui l'a créé ?
Il a été publié par Bloomberg,Johns Hopkins University, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Academia.
BloombergGPT— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans March 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.
BloombergGPT— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling, Language modeling/generation, Question answering, Financial management, Text classification. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
BloombergGPT— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 2.4 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
BloombergGPT— 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.
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.