Sparse all-MLP
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
- Meta AI
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 14 April 2022
- Auteurs
- Ping Yu, Mikel Artexte, Myle Ott, Sam Shleifer, Hongyu Gong, Ves Stoyanov, Xian Li
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
- 9.4B
- Données d'entraînement
- 100,000,000,000 tokens
Table 2: "In Section 4.4, we run our large model (9.41B parameters)"
100B tokens (Table 2) so 75B words.
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
- 5.3 × 10²⁰ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware
112 hours on 32 V100 GPUs assumed 0.33 util rate 112 hours *3600 seconds / hour *0.33 utilization *32 gpus *125000000000000 FLOPs=532224000000000000000
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 V100
- Temps en temps réel
- 112 hours
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.
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 16
"Through extensive evaluations on language modeling, we show that sMLP outperforms stateof-the-art sparse Transformer-based MoE models in terms of generalization and 2× improvement in training efficiency." not an absolute SOTA "Table 6. Zero-shot priming evaluation: we provide head-to-head comparison of our sMLP model with FLOPs-matched state-of-the-art sparse Transformers on six representative NLP tasks evaluated in GPT-3 in-context learning(Brown et al., 2020b)."
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Efficient Language Modeling with Sparse all-MLP
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
Sparse all-MLP a été publié par Meta AI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant April 2022. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.
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.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a consommé environ 5.3 × 10²⁰ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA V100. 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 100,000,000,000 jetons de texte
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : sOTA improvement.
Réponses
Sparse all-MLP — questions courantes
Sparse all-MLP— 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.
Sparse all-MLP— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 9.4B. Table 2: "In Section 4.4, we run our large model (9.41B parameters)". 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.
Sparse all-MLP— qui l'a créé ?
Il a été publié par Meta AI, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
Sparse all-MLP— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans April 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.
Sparse all-MLP— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
Sparse all-MLP— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 5.3 × 10²⁰ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA V100. 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.
Sparse all-MLP— 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.
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.