Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)
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
- Google Brain
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 24 January 2022
- Auteurs
- DavidR.So, WojciechMan ́ke, HanxiaoLiu, ZihangDai, NoamShazeer, QuocV.Le
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
- 1.9B
- Données d'entraînement
- 2,000,000,000,000 tokens
- Taille de lot
- 2,000,000
"For instance, in a 1.9B parameter configuration similar to GPT-3 XL, Primer uses 1/3 of the training compute to achieve the same one-shot performance as Transformer"
"Each model is trained using batches of ∼2M tokens using 512 TPUv4 chips for ∼140 hours (∼71.8K total accelerator hours or ∼1M train steps). " 2 * 10^6 * 10^6 = 2*10^12 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
- 2.2 × 10²² FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware,Operation counting
"Each model is trained using batches of ∼2M tokens using 512 TPUv4 chips for ∼140 hours (∼71.8K total accelerator hours or ∼1M train steps)." 71800 h * 0.3 [assumed utilization] * 275e12 FLOP/s * 3600s/h = 2.13246e+22 FLOP 6 FLOP / parameter / token * 1.9 * 10^9 parameters * 2 * 10^12 tokens = 2.28e+22 FLOP sqrt(2.13246e+22*2.28e+22) = 2.2049963e+22 FLOP
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
- Google TPU v4
- Chips utilisés
- 512
- Temps en temps réel
- 140 hours
- Consommation d'énergie
- 350.4 kW
"Each model is trained using batches of ∼2M tokens using 512 TPUv4 chips for ∼140 hours (∼71.8K total accelerator hours or ∼1M train steps)."
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
Apache 2.0 We open source our models and several comparisons in T5 to help with reproducibility.: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/primer seems like no model weights here
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
- 209
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Primer: Searching for Efficient Transformers for Language Modeling
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B) a été publié par Google Brain, dans le pays enregistré comme United States of America, durant January 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.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
La production a nécessité des calculs totalisant environ 2.2 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v4. 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 2,000,000,000,000 jetons de texte
Réponses
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B) — questions courantes
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 2.2 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v4. 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.
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— 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.
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— 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.
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 1.9B. "For instance, in a 1.9B parameter configuration similar to GPT-3 XL, Primer uses 1/3 of the training compute to achieve the same one-shot performance as Transformer". 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.
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google Brain, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans January 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.
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
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.