BIG-G 137B
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
- 9 June 2022
- Auteurs
- Aarohi Srivastava, Abhinav Rastogi, Abhishek Rao, Abu Awal Md Shoeb, Abubakar Abid, Adam Fisch, Adam R. Brown, Adam Santoro, Aditya Gupta, Adrià Garriga-Alonso, Agnieszka Kluska, Aitor Lewkowycz, Akshat Agarwal, Alethea Power, Alex Ray, Alex Warstadt, Alexander W. Kocurek, Ali Safaya, Ali Tazarv, Alice Xiang, Alicia Parrish, Allen Nie, Aman Hussain, Amanda Askell, Amanda Dsouza, Ambrose Slone, Ame…
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
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
- 137B
- Données d'entraînement
- 681,200,000,000 tokens
- Époques
- 1
- Taille de lot
- 262,000
137B. Table App.1
Full dataset is comprised of 2.8 trillion tokens, but calculation based on batch size and steps suggests model was trained on only 681 billion tokens.
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
- 5.6 × 10²³ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
"BIG-G models were trained at Google. We use 13 dense decoder-only Transformer models (Vaswani et al., 2017) with gated activation layers (Dauphin et al., 2017) and GELU activations based on the LaMDA architectures (Thoppilan et al., 2022). These models were trained on a dataset consisting of a mixture of web documents, code, dialog, and Wikipedia data, with approximately three billion documents tokenized to 2.8 trillion BPE tokens using a 32k-token SentencePiece vocabulary" Appendix: "We use …
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.
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 2,441
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
BIG-G 137B a été publié par Google, dans le pays enregistré comme United States of America, durant June 2022. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 5.6 × 10²³ FLOP. 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 681,200,000,000 jetons de texte
Réponses
BIG-G 137B — questions courantes
BIG-G 137B— 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.
BIG-G 137B— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
BIG-G 137B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 5.6 × 10²³ 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.
BIG-G 137B— 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.
BIG-G 137B— 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.
BIG-G 137B— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 137B. 137B. Table App.1. 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.
BIG-G 137B— 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.