Flan-PaLM 540B
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
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 20 October 2022
- Auteurs
- Hyung Won Chung, Le Hou, Shayne Longpre, Barret Zoph, Yi Tay, William Fedus, Yunxuan Li, Xuezhi Wang, Mostafa Dehghani, Siddhartha Brahma, Albert Webson, Shixiang Shane Gu, Zhuyun Dai, Mirac Suzgun, Xinyun Chen, Aakanksha Chowdhery, Alex Castro-Ros, Marie Pellat, Kevin Robinson, Dasha Valter, Sharan Narang, Gaurav Mishra, Adams Yu, Vincent Zhao, Yanping Huang, Andrew Dai, Hongkun Yu, Slav Petrov, …
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, Question answering, Mathematical reasoning
- Modèle de base
- PaLM (540B)
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
- 540B
- Données d'entraînement
- 1,400,000,000 tokens
540B
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
- 2.5 × 10²⁴ FLOP
- Comment cela a été établi
- Reported,Hardware
- Ajustement fin des calculs
- 5.6 × 10²¹ FLOP
0.2% greater than Palm 540B, which used 2.5e24
5.6e21 per Table 2 "we only use 0.2% of the pre-training compute to instruction-finetune Flan-PaLM 540B (approximately 512 v4 TPU chips for 37 hours)" 512 * 37 * 3600 * 275 teraflops * 0.3 = 5.6e21 (so 30% utilization was correct)
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
- Google TPU v4
- Chips utilisés
- 512
- Heures de puce
- 18,944
- Temps en temps réel
- 37 hours
- Utilisation du matériel
- MFU 18.9%
- Consommation d'énergie
- 348.3 kW
"we only use 0.2% of the pre-training compute to instruction-finetune Flan-PaLM 540B (approximately 512 v4 TPU chips for 37 hours)"
Estimated training compute: 2.5e24 FLOPs at 100% utilization, based on GPU-hours: 37 * 512 * 3600 * 3.12e14 = 2.128e22 Therefore, we can calculate utilization from known compute and maximum possible compute: MFU = 3.76e24 / 1.987e25 = 0.1892
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 Frontier
- Yes
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- Highly cited,SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 4,129
>1k cites "Flan-PaLM 540B achieves state-of-the-art performance on several benchmarks, such as 75.2% on five-shot MMLU."
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Scaling Instruction-Finetuned Language Models
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Contexte
Flan-PaLM 540B a été publié par Google, dans le pays enregistré comme United States of America, durant October 2022. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning.
Son point de départ était un modèle de base existant, PaLM (540B). C'est la façon habituelle de produire un modèle spécialisé.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'entraînement a consommé environ 2.5 × 10²⁴ FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v4. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 1,400,000,000 jetons de texte
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : highly cited,SOTA improvement.
Réponses
Flan-PaLM 540B — questions courantes
Flan-PaLM 540B— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans October 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.
Flan-PaLM 540B— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning. 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.
Flan-PaLM 540B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 2.5 × 10²⁴ FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v4. 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.
Flan-PaLM 540B— 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.
Flan-PaLM 540B— 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.
Flan-PaLM 540B— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 540B. 540B. 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.
Flan-PaLM 540B— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
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.