Wu Dao 2.0
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
- Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- China
- Publié
- 31 May 2021
- Auteurs
- Tang Jie, Zhai Jidong, Yang Hongxia, Chen Wenguang, Zheng Weimin, Ma Zixuan, He Jiaao, Qiu Jiezhong, Cao Huanqi, Wang Yuanwei, Sun Zhenbo, Zheng Liyan, Wang Haojie, Tang Shizhi, Feng Guanyu, Zeng Aohan, Zhong Runxin, Shi Tianhui, Du Zhengxiao, Ding Ming, Tiago Antunes, Peng Jinjun, Lin Junyang Zhang Jianwei
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Multimodal, Language, Vision, Image generation
- Tâche
- Image captioning, Chat, Image generation, Text-to-image, Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering
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
- 1.8T
- Données d'entraînement
- 4,900,000,000,000 tokens
"It's been trained on 1.75 trillion parameters" MoE architecture, "tens of thousands of experts" https://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/publications/wudao-3.0-meta-en.pdf
[tokens assumed[ "Bilingual (Cn and En) data: 4.9T text and images" https://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/publications/wudao-3.0-meta-en.pdf
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 × 10²⁴ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
It's a mixture-of-experts model, so all 1.75 trillion params were most likely not trained on each token. "The parameter scale of Enlightenment 2.0 reached a record-breaking 1.75 trillion. According to reports, the new generation FastMoE technology is the key to the realization of the "Trillion Model" cornerstone of Enlightenment 2.0." Speculatively assuming 3% of parameters are active per forward pass and the model was trained for one epoch: 6 FLOP / token / parameter * 1.75 * 10^12 parameter…
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.
- Coût de calcul
- $2,870,840
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
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
- Confiance d'enregistrement
- Speculative
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- China's gigantic multi-modal AI is no one-trick pony
- Dernière mise à jour
- 1 December 2025
Ce que les chiffres signifient
Contexte
Wu Dao 2.0 a été publié par Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, dans le pays enregistré comme China, durant May 2021. L'organisation de publication est catégorisée comme academia.
Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Vision, Image generation, et est enregistré comme exécutant la tâche de image captioning, Chat, Image generation, Text-to-image, Language modeling/generation, Question answering, Visual 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 1.5 × 10²⁴ 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 4,900,000,000,000 jetons de texte
Réponses
Wu Dao 2.0 — questions courantes
Wu Dao 2.0— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans May 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.
Wu Dao 2.0— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Vision, Image generation, et est enregistré comme gérant la tâche de image captioning, Chat, Image generation, Text-to-image, Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
Wu Dao 2.0— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1.5 × 10²⁴ 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.
Wu Dao 2.0— 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.
Wu Dao 2.0— 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.
Wu Dao 2.0— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 1.8T. "It's been trained on 1.75 trillion parameters" MoE architecture, "tens of thousands of experts" https://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/publications/wudao-3.0-meta-en.pdf. 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.
Wu Dao 2.0— qui l'a créé ?
Il a été publié par Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, basé sur China, une organisation catégorisée comme 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.