HyperCLOVA 82B
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
- NAVER,Search Solutions
- Type d'organisation
- Industry,Industry
- Pays
- Korea (Republic of)
- Publié
- 10 September 2021
- Auteurs
- Boseop Kim, HyoungSeok Kim, Sang-Woo Lee, Gichang Lee, Donghyun Kwak, Dong Hyeon Jeon, Sunghyun Park, Sungju Kim, Seonhoon Kim, Dongpil Seo, Heungsub Lee, Minyoung Jeong, Sungjae Lee, Minsub Kim, Suk Hyun Ko, Seokhun Kim, Taeyong Park, Jinuk Kim, Soyoung Kang, Na-Hyeon Ryu, Kang Min Yoo, Minsuk Chang, Soobin Suh, Sookyo In, Jinseong Park, Kyungduk Kim, Hiun Kim, Jisu Jeong, Yong Goo Yeo, Donghoon …
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, Chat, Translation, Text classification
- 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
- 82B
- Données d'entraînement
- 300,000,000,000 tokens
"We introduce a Korean in-context large-scale LM with 82B parameters, i.e., HyperCLOVA. This is the first discovery on near 100B-scale non-English LM." According to media reports, HyperCLOVA has 204B parameters (i.e. a different version than in the paper) https://m.koreaherald.com/view.php?ud=20210525000824
"However, experiments in Section 5.2 use the model trained with 300B tokens, as HyperCLOVA Studio provided the 39B and 82B models trained with 300B tokens." "We introduce HyperCLOVA, a large-scale Korean in-context learning-based LM with nearly 100B parameters, by constructing a large Korean-centric corpus of 560B tokens." Based on tokenizing the Hyperclova article itself using OpenAI's tiktoken BPE tokenizer (https://github.com/openai/tiktoken), there are 3285 tokens for 1069 words - about 3 …
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
- 1.5 × 10²³ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting,Hardware
"For experiments in Section 4, the model trained with 150B is used for fair comparison, because not all models are finished training at the same iteration. However, experiments in Section 5.2 use the model trained with 300B tokens, as HyperCLOVA Studio provided the 39B and 82B models trained with 300B tokens." 82e9 connections * 2 FLOP/connection * 300e9 tokens * 3 backward pass = 1.476e23 FLOP Calculation using GPU time corroborates this: - "Our model is based on megatron-LM (Shoeybi et al., …
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 A100
- Chips utilisés
- 1,024
- Heures de puce
- 658,637
- Temps en temps réel
- 643 hours (26.8 days)
- Utilisation du matériel
- MFU 20.0%
- Consommation d'énergie
- 827.0 kW
- Coût de calcul
- $586,409
see compute notes
6ND method gives 1.476e23 FLOP needed to train the model. Actual use was 1,024 A100 GPUs for 13.4 days for 150B tokens; 300B model probably took twice as long. 26.8 * 24 * 3600 * 1024 * 3.12e14 = 7.3978e23 1.476e23 / 7.3978e23 MFU = 0.1995
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
- API access
- Code d'entraînement
- Unreleased
"We introduce HyperCLOVA Studio, an interactive prompt engineering interface which provides GUI and API interfaces like the OpenAI playground1"
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 de fondation
- Yes
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 131
"HyperCLOVA with our training configuration shows state-of-the-art in-context zero-shot and few-shot learning performances on various downstream tasks in Korean" I don't see any standard benchmark that they claim SOTA on
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- What Changes Can Large-scale Language Models Bring? Intensive Study on HyperCLOVA: Billions-scale Korean Generative Pretrained Transformers
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
HyperCLOVA 82B a été publié par NAVER,Search Solutions, dans le pays enregistré comme Korea (Republic of), durant September 2021. L'organisation de publication est catégorisée comme industry,Industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Chat, Translation, Text classification.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Entraînement et provenance
L'entraînement a consommé environ 1.5 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100. 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
HyperCLOVA 82B — questions courantes
HyperCLOVA 82B— 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.
HyperCLOVA 82B— 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.
HyperCLOVA 82B— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 82B. "We introduce a Korean in-context large-scale LM with 82B parameters, i.e., HyperCLOVA. This is the first discovery on near 100B-scale non-English LM." According to media reports, HyperCLOVA has 204B parameters (i.e. a different version than in the paper) https://m.koreaherald.com/view.php?ud=20210525000824. 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.
HyperCLOVA 82B— qui l'a créé ?
Il a été publié par NAVER,Search Solutions, basé sur Korea (Republic of), une organisation catégorisée comme industry,Industry.
HyperCLOVA 82B— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans September 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.
HyperCLOVA 82B— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Chat, Translation, Text classification. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
HyperCLOVA 82B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1.5 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100. 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.