NMST+GPT-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
- New York University (NYU)
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 3 October 2022
- Auteurs
- Eugene Choi, Cheolhyoung Lee, Kyunghyun Cho
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
- GPT-2 (124M)
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
- 124M
- Données d'entraînement
- 103,000,000 tokens
- Époques
- 4.97
124M (the same as GPT-2)
500, 000 steps "For computational efficiency, we bucket the dataset into sequences of similar lengths, and each batch contains a maximum of 1,024 total tokens." 500000*1024 = 512 000 000 updates 512 000 000 / 103 000 000 = 4.97087378641 epochs
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
- 1.2 × 10²⁰ FLOP
- Ajustement fin des calculs
- 3.8 × 10¹⁷ FLOP
assuming that GPT-2 (124M) compute is similar to GPT-2 (117M) compute, which is 120000000000000000000 FLOP = 1.2 × 10^20 FLOP 120000000000000000000 FLOP + 380928000000000000 FLOP = 1.204×10^20 FLOP
6 FLOP / token / parameter * 512 000 000 tokens * 124 000 000 parameters = 3.80928 × 10^17 FLOP
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
- Open source
BSD 3-Clause License. Looks like just training code https://github.com/nyu-dl/non-monotonic-self-terminating-lm
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
- NMST+GPT-2
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- A Non-monotonic Self-terminating Language Model
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
NMST+GPT-2 a été publié par New York University (NYU), dans le pays enregistré comme United States of America, durant October 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.
Son point de départ était un modèle de base existant, GPT-2 (124M). La plupart des modèles à cette échelle sont adaptés d'une base existante plutôt que construits de rien.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 1.2 × 10²⁰ FLOP. 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 103,000,000 jetons de texte
Réponses
NMST+GPT-2 — questions courantes
NMST+GPT-2— qui l'a créé ?
Il a été publié par New York University (NYU), basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia.
NMST+GPT-2— 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.
NMST+GPT-2— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling. 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.
NMST+GPT-2— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1.2 × 10²⁰ FLOP. 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.
NMST+GPT-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.
NMST+GPT-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.
NMST+GPT-2— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 124M. 124M (the same as GPT-2). 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.