Transformer + GFM
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
- Nanjing University
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- China
- Publié
- 1 December 2022
- Auteurs
- Hao Yu, Jianxin Wu
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
- Modèle de base
- FAIRSEQ Adaptive Inputs
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
- 185.2M
- Données d'entraînement
- 103,000,000 tokens
185.2M (Table 4) "We implemented our methods based on fairseq (Ott et al. 2019). The original transformer model follows the architectural choice described in Baevski and Auli (2018), which includes 16 decoder blocks and sinusoidal position embeddings in the input layer. Each MHSA module has 8 heads and adaptive input representations have three bands of size 20K, 40K and 200K. The embedding layer and FFN’s hidden-state have dimensions of 1024 and 4096, respectively. We sampled 4K sentences to fo…
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
- 7.7 × 10¹⁸ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting,Hardware
- Ajustement fin des calculs
- 4.4 × 10¹⁷ FLOP
7.30e18 FLOP [base transformer] + 4.3694162e+17 FLOP [GFM] = 7.7369416e+18 FLOP _______________ Estimations from the Algorithmic progress paper (upd - a100 gpu were assumed while the paper reports 3090 gpus): SOURCE: Compression of Baevski et al. transformer, impute During the GFM process, we removed layer dropout and trained on 8 GPUs. We limited the number of tokens per GPU to a maximum threshold 1536, which means each GPU processes 1536 tokens using the same model parameters. We accumulat…
6 FLOP/token/parameter * 185000000 parameters * 103000000 tokens = 1.1433e+17 FLOP or 0.6 hours - reported training time for another model in the paper, I assumed, this training was similar in time length 0.6 hours * 3600 sec / hour * 8 GPUs * 35580000000000 FLOP/s [assumed precision fp16] * 0.3 [assumed utilization] = 1.8444672e+17 FLOP or "During the GFM process, we removed layer dropout and trained on 8 GPUs. We limited the number of tokens per GPU to a maximum threshold 1536, which me…
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 GeForce RTX 3090
- Chips utilisés
- 8
- Heures de puce
- 1
- Consommation d'énergie
- 5.6 kW
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.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Données de référence
- Transformer + GFM
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- "Compressing Transformers: Features Are Low-Rank, but Weights Are Not"
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
Transformer + GFM a été publié par Nanjing University, dans le pays enregistré comme China, durant December 2022. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling.
Plutôt que d'être entraîné depuis le début, il est dérivé de FAIRSEQ Adaptive Inputs. C'est pourquoi il partage la forme et la taille générales du modèle de base.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Entraînement et provenance
La production a nécessité des calculs totalisant environ 7.7 × 10¹⁸ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA GeForce RTX 3090. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 103,000,000 jetons de texte
Réponses
Transformer + GFM — questions courantes
Transformer + GFM— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Transformer + GFM— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 7.7 × 10¹⁸ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA GeForce RTX 3090. 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.
Transformer + GFM— 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.
Transformer + GFM— 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.
Transformer + GFM— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 185.2M. 185.2M (Table 4) "We implemented our methods based on fairseq (Ott et al. 2019). The original transformer model follows the architectural choice described in Baevski and Auli (2018), which includes 16 decoder blocks and sinusoidal position embeddings in the input layer. Each MHSA module has 8 heads and adaptive input representations have three bands of size 20K, 40K and 200K. The embedding layer and FFN’s hidden-state have dimensions of 1024 and 4096, respectively. We sampled 4K sentences to form the proxy dataset D. Then, we reduced the parameters by 15%, 20% and 25%.". 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.
Transformer + GFM— qui l'a créé ?
Il a été publié par Nanjing University, basé sur China, une organisation catégorisée comme academia.
Transformer + GFM— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans December 2022. 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.
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.