GPT-SW3
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
- AI Sweden,RISE
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- Sweden
- Publié
- 25 June 2022
- Auteurs
- Ariel Ekgren, Amaru Cuba Gyllensten, Evangelia Gogoulou, Alice Heiman, Severine Verlinden, Joey Ohman, Fredrik Carlsson, Magnus Sahlgren
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
- Approche
- Self-supervised learning
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
- 3.5B
- Données d'entraînement
- 101,711,872,000 tokens
- Époques
- 5
100GB Swedish corpus, assume Swedish has similar 167M words per GB as German. 100*167e6 = 1.67e10 "The model is trained for 97000 steps with a batch size of 512 using the autoregressive next-step prediction objective" "Sequence length 2,048" 97000*512*2048=101711872000 tokens = 102B tokens 100*167000000/0,75=22266666666 tokens = 22B tokens (then I assume multiple 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
- 1.7 × 10²¹ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware,Operation counting
From section 4: "Training was performed on GPU resources from the Berzelius Superpod, which is currently the fastest super computer in Sweden, equipped with 60 Nvidia DGX A100 servers, each of which consists of 8 Nvidia A100 GPUs with 320 GB Total GPU memory. Our training process took 2.5 days utilizing 16 of the DGX A100 servers (in total 128 GPUs)." 2.5*24*60**2 * 128 * 1.56E+14 * 0.3 = 1.3e21 6 FLOP / parameter / token * 3.5 * 10^9 parameters * 97000 steps * 512 samples per batch * 2048 tok…
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
- Temps en temps réel
- 60 hours
"Our training process took 2.5 days utilizing 16 of the DGX A100 servers (in total 128 GPUs)."
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
they released many other models from the series but not 3.5B one https://huggingface.co/AI-Sweden-Models/gpt-sw3-40b/blob/main/LICENSE
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
- Citations
- 20
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Lessons Learned from GPT-SW3: Building the First Large-Scale Generative Language Model for Swedish
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
GPT-SW3 a été publié par AI Sweden,RISE, dans le pays enregistré comme Sweden, durant June 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.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Entraînement et provenance
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 1.7 × 10²¹ 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.
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 101,711,872,000 jetons de texte
Réponses
GPT-SW3 — questions courantes
GPT-SW3— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans June 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.
GPT-SW3— 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.
GPT-SW3— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1.7 × 10²¹ 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.
GPT-SW3— 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.
GPT-SW3— 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.
GPT-SW3— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 3.5B. 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.
GPT-SW3— qui l'a créé ?
Il a été publié par AI Sweden,RISE, basé sur Sweden, une organisation catégorisée comme academia.
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.