Segatron-XL large, M=384 + HCP
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
- Microsoft Research,University of Waterloo
- Type d'organisation
- Industry,Academia
- Pays
- United States of America, Canada
- Publié
- 21 March 2022
- Auteurs
- He Bai, Tong Wang, Alessandro Sordoni, Peng Shi
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
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
- 257M
- Données d'entraînement
- 103,000,000 tokens
- Époques
- 167.02
257M (Table 1) 18 layers, 16 heads, hidden size 1024 batch size 128.
103000000 tokens - size of wikitext 103 Training steps: 350,000 steps Sequence length: 384 tokens Batch size: 128 Tokens per batch = 384 tokens/batch × 128 = 49,152 tokens/batch Total tokens = 49,152 tokens/batch × 350,000 steps = 17.2 billion tokens 17200000000/103000000 = 167 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
- 2.7 × 10¹⁹ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 257000000 parameters * 384 tokens/batch × 128 [batch size] * 350000 steps = 2.6527334e+19 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 (non-commercial)
code, no license https://github.com/richardbaihe/robustlm
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
- 17
- Données de référence
- Segatron-XL large, M=384 + HCP
"Empirically, this curriculum learning strategy consistently improves perplexity over various large, highly-performant state-of-the-art Transformer-based models on two datasets, WikiText-103 and ARXIV"
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Better Language Model with Hypernym Class Prediction
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
Segatron-XL large, M=384 + HCP a été publié par Microsoft Research,University of Waterloo, dans le pays enregistré comme United States of America, durant March 2022. Cela provient d'une organisation classée comme industry,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.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
La production a nécessité des calculs totalisant environ 2.7 × 10¹⁹ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'ensemble d'entraînement a duré environ 103,000,000 jetons de texte
Son critère d'inclusion : sOTA improvement.
Réponses
Segatron-XL large, M=384 + HCP — questions courantes
Segatron-XL large, M=384 + HCP— qui l'a créé ?
Il a été publié par Microsoft Research,University of Waterloo, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Academia.
Segatron-XL large, M=384 + HCP— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans March 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.
Segatron-XL large, M=384 + HCP— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Segatron-XL large, M=384 + HCP— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 2.7 × 10¹⁹ 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.
Segatron-XL large, M=384 + HCP— 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.
Segatron-XL large, M=384 + HCP— 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.
Segatron-XL large, M=384 + HCP— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 257M. 257M (Table 1) 18 layers, 16 heads, hidden size 1024 batch size 128. 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.