ERNIE 3.0 Titan
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
- Baidu,Peng Cheng Laboratory
- Type d'organisation
- Industry,Academia
- Pays
- China
- Publié
- 23 December 2021
- Auteurs
- Shuohuan Wang, Yu Sun, Yang Xiang, Zhihua Wu, Siyu Ding, Weibao Gong, Shikun Feng
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, Language modeling/generation, Relation extraction, Sentiment classification, Text classification
- Format numérique
- FP16
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
- 260B
- Données d'entraînement
- 668,000,000,000 tokens
- Taille de lot
- 1,048,576
"[We] developed... distributed training technology, including fine-grained parallelism, heterogeneous hardware-aware training, and fault tolerance mechanism to train the 260B model on both Nvidia V100 GPU and Ascend 910 NPU clusters." See also: https://twitter.com/BaiduResearch/status/1468633977242243078?t=6q4zuLNdTSc4GUBe9OM5Aw&s=19
"To ensure the success of the pre-training of ERNIE 3.0 Titan, we utilize the ERNIE 3.0 Corpus [ 2 ], a large-scale, wide-variety, and high-quality Chinese text corpora amounting to 4TB" Assuming 167M words/tokens per GB
"The maximum sequence length of context and the memory length of language generation is 512 and 128, respectively" In table 1, they use a global batch size of 512 when data parallelism is "1" and 2048 when DP is "4". Not sure I fully understand this part but I guess they'd use parallelism as much as possible given how they talk about it. 2048 * 512 = 1048576.
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 × 10²⁴ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
The paper suggests that ERNIE 3.0 Titan uses more compute than GPT-3. This is consistent with the 6ND approximation. C = 6ND = 6 (FLOP/param/token) * (260B params) * (668B tokens) = 1.0421*10^24 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
- NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB,Huawei Ascend 910
- Chips utilisés
- 1,920
- Centre de données
- Peng Cheng Cloud Brain II, Paper on Ernie 3.0
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
- Hosted access (no API)
- Code d'entraînement
- Unreleased
The Ernie 3.0 Titan model was used in Ernie bot. Today, ERNIE has been widely deployed across finance, healthcare, insurance, equity, Internet, logistics, and other fields. http://research.baidu.com/Blog/index-view?id=165
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.
- Modèle Frontier
- Yes
- Modèle de fondation
- Yes
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 87
"Empirical results show that the ERNIE 3.0 Titan outperforms the state-of-the-art models on 68 NLP datasets."
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- ERNIE 3.0 Titan: Exploring Larger-scale Knowledge Enhanced Pre-training for Language Understanding and Generation
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Contexte
ERNIE 3.0 Titan a été publié par Baidu,Peng Cheng Laboratory, dans le pays enregistré comme China, durant December 2021. 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, Language modeling/generation, Relation extraction, Sentiment classification, Text classification.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Comment il a été entraîné
La production a nécessité des calculs totalisant environ 1 × 10²⁴ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB,Huawei Ascend 910. 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 668,000,000,000 jetons de texte
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. sOTA improvement.
Réponses
ERNIE 3.0 Titan — questions courantes
ERNIE 3.0 Titan— 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.
ERNIE 3.0 Titan— 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.
ERNIE 3.0 Titan— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 260B. "[We] developed... distributed training technology, including fine-grained parallelism, heterogeneous hardware-aware training, and fault tolerance mechanism to train the 260B model on both Nvidia V100 GPU and Ascend 910 NPU clusters." See also: https://twitter.com/BaiduResearch/status/1468633977242243078?t=6q4zuLNdTSc4GUBe9OM5Aw&s=19. 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.
ERNIE 3.0 Titan— qui l'a créé ?
Il a été publié par Baidu,Peng Cheng Laboratory, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry,Academia.
ERNIE 3.0 Titan— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans December 2021. 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.
ERNIE 3.0 Titan— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling, Language modeling/generation, Relation extraction, Sentiment classification, Text classification. 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.
ERNIE 3.0 Titan— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1 × 10²⁴ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB,Huawei Ascend 910. 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.
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.