Adaptive Input Transformer + RD
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 Asia,Soochow University
- Type d'organisation
- Industry,Academia
- Pays
- China, Taiwan
- Publié
- 28 June 2021
- Auteurs
- Xiaobo Liang, Lijun Wu, Juntao Li, Yue Wang, Qi Meng, Tao Qin, Wei Chen, Min Zhang, Tie-Yan Liu
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
- 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
- 247M
- Données d'entraînement
- 103,000,000 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
- 8.6 × 10¹⁹ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware
"We train Transformer model for 50k steps and Adaptive Input Transformer for 286k steps" assuming 1 step took 1 second: 125000000000000 FLOP / sec [assumed precision: bf16] * 286000 seconds * 8 GPUs * 0.3 [assumed utilization] = 8.58e+19 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 V100
- Chips utilisés
- 8
- Temps en temps réel
- 79 hours
- Consommation d'énergie
- 4.9 kW
" The training is on 8 Tesla V100 GPU cards" 286k steps ~ [assumption] 286000 seconds = 79.4 hours
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
train and inference code for translation models, MIT license. no weights https://github.com/dropreg/R-Drop/blob/main/fairseq_src/examples/translation_rdrop/README.md
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
- Likely
- Citations
- 538
- Données de référence
- Adaptive Input Transformer + RD
"In particular, it yields substantial improvements when applied to fine-tune large-scale pre-trained models, e.g., ViT, RoBERTa-large, and BART, and achieves state-of-the-art (SOTA) performances with the vanilla Transformer model " I don't see absolute SOTA claimes for this model
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Contexte
Adaptive Input Transformer + RD a été publié par Microsoft Research Asia,Soochow University, dans le pays enregistré comme China, durant June 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.
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.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a consommé environ 8.6 × 10¹⁹ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA V100. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 103,000,000 jetons de texte
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. sOTA improvement.
Réponses
Adaptive Input Transformer + RD — questions courantes
Adaptive Input Transformer + RD— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans June 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.
Adaptive Input Transformer + RD— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling. 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.
Adaptive Input Transformer + RD— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 8.6 × 10¹⁹ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA V100. 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.
Adaptive Input Transformer + RD— 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.
Adaptive Input Transformer + RD— 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.
Adaptive Input Transformer + RD— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 247M. 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.
Adaptive Input Transformer + RD— qui l'a créé ?
Il a été publié par Microsoft Research Asia,Soochow University, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry,Academia.
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.