Gopher (280B)
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
- DeepMind
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publié
- 8 December 2021
- Auteurs
- Jack W. Rae, Sebastian Borgeaud, Trevor Cai, Katie Millican, Jordan Hoffmann, Francis Song, John Aslanides, Sarah Henderson, Roman Ring, Susannah Young, Eliza Rutherford, Tom Hennigan, Jacob Menick, Albin Cassirer, Richard Powell, George van den Driessche, Lisa Anne Hendricks, Maribeth Rauh, Po-Sen Huang, Amelia Glaese, Johannes Welbl, Sumanth Dathathri, Saffron Huang, Jonathan Uesato, John Mellor…
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, Question answering
- Approche
- Self-supervised learning
- Format numérique
- BF16
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
- 280B
- Données d'entraînement
- 300,000,000,000 tokens
- Époques
- 1
- Taille de lot
- 6,000,000
Language modelling provides a step towards intelligent communication systems by harnessing large repositories of written human knowledge to better predict and understand the world. In this paper, we present an analysis of Transformer-based language model performance across a wide range of model scales -- from models with tens of millions of parameters up to a 280 billion parameter model called Gopher. These models are evaluated on 152 diverse tasks, achieving state-of-the-art performance across …
"We train all models for 300 billion tokens with a 2048 token context window, using the Adam (Kingma and Ba, 2014) optimiser." 1 token ~ 0.75 words
Table 1. "Furthermore, we increase Gopher’s batch size from three to six million tokens per batch during training"
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
- 6.3 × 10²³ FLOP
- Comment cela a été établi
- Reported
Table A26 6.31E+08 Train PFLOPs
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 v3
- Chips utilisés
- 4,096
- Heures de puce
- 3,768,320
- Temps en temps réel
- 920 hours (38.3 days)
- Utilisation du matériel
- MFU 37.8%
- Consommation d'énergie
- 3.7 MW
- Coût de calcul
- $640,617
"We trained Gopher for 920 hours in November and December 2020 in Google’s Georgia datacentre. The PUE of the datacenter at this time was 1.08; the net tCO2e per MWh in October 2020 was 0.33. Using an estimate of 283W drawn per chip, this leads to a total of 380 net tCO2e"
Compute used to train model (table A26): 6.31e23 Maximum possble compute based on GPU-hours at 100% utilization: 920 * 4096 * 3600 * 1.23e14 = 1.669e24 Therefore, we can calculate utilization: MFU = 6.31e23 / 1.669e24 = 0.3780
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.
- Modèle Frontier
- Yes
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 1,605
- Données de référence
- Gopher (280B)
"These models are evaluated on 152 diverse tasks, achieving state-of-the-art performance across the majority"
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- "Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher"
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Contexte
Gopher (280B) a été publié par DeepMind, dans le pays enregistré comme United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durant December 2021. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling, Question answering.
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.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 6.3 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v3. 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 300,000,000,000 jetons de texte
Son critère d'inclusion : sOTA improvement.
Réponses
Gopher (280B) — questions courantes
Gopher (280B)— 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.
Gopher (280B)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling, Question answering. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Gopher (280B)— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 6.3 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v3. 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.
Gopher (280B)— 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.
Gopher (280B)— 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.
Gopher (280B)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 280B. Language modelling provides a step towards intelligent communication systems by harnessing large repositories of written human knowledge to better predict and understand the world. In this paper, we present an analysis of Transformer-based language model performance across a wide range of model scales -- from models with tens of millions of parameters up to a 280 billion parameter model called Gopher. These models are evaluated on 152 diverse tasks, achieving state-of-the-art performance across the majority. Gains from scale are largest in areas such as reading comprehension, fact-checking, and the identification of toxic language, but logical and mathematical reasoning see less benefit. We provide a holistic analysis of the training dataset and model's behaviour, covering the intersection of model scale with bias and toxicity. Finally we discuss the application of language models to AI safety and the mitigation of downstream harms. 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.
Gopher (280B)— qui l'a créé ?
Il a été publié par DeepMind, basé sur United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, 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.