CPM-2
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
- Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
- Type d'organisation
- Academia,Academia
- Pays
- China
- Publié
- 24 June 2021
- Auteurs
- Zhengyan Zhang, Yuxian Gu, Xu Han, Shengqi Chen, Chaojun Xiao, Zhenbo Sun, Yuan Yao, Fanchao Qi, Jian Guan, Pei Ke, Yanzheng Cai, Guoyang Zeng, Zhixing Tan, Zhiyuan Liu, Minlie Huang, Wentao Han, Yang Liu, Xiaoyan Zhu, Maosong Sun
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 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
- 11B
- Données d'entraînement
- 69,615,000,000 tokens
"we pretrain two models: an encoder-decoder bilingual model with 11 billion parameters (CPM2) and its corresponding MoE version with 198 billion parameters. "
"We pre-train our model on WuDaoCorpus (Yuan et al., 2021), which contains 2.3TB cleaned Chinese data as well as 300GB cleaned English data." 2300GB * 167M tokens/GB + 300GB * 267M tokens/GB = 464 billion tokens https://docs.google.com/document/d/1G3vvQkn4x_W71MKg0GmHVtzfd9m0y3_Ofcoew0v902Q/edit#heading=h.ieihc08p8dn0
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
- 3.6 × 10²² FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
epoch count not stated C = 6 FLOP * 11B * 464B =
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
- Likely
- Citations
- 101
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- CPM-2: Large-scale Cost-effective Pre-trained Language Models
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
CPM-2 a été publié par Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, dans le pays enregistré comme China, durant June 2021. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language 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
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 3.6 × 10²² FLOP. 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 69,615,000,000 jetons de texte
Réponses
CPM-2 — questions courantes
CPM-2— 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.
CPM-2— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language generation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
CPM-2— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 3.6 × 10²² FLOP. 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.
CPM-2— 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.
CPM-2— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
CPM-2— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 11B. "we pretrain two models: an encoder-decoder bilingual model with 11 billion parameters (CPM2) and its corresponding MoE version with 198 billion parameters. ". 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.
CPM-2— qui l'a créé ?
Il a été publié par Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, basé sur China, une organisation catégorisée comme academia,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.