DiffQ Transformer (16L)
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
- Meta AI
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 20 April 2021
- Auteurs
- Alexandre Défossez, Yossi Adi, Gabriel Synnaeve
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
- 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
- 247M
- Données d'entraînement
- 103,000,000 tokens
They base their architecture off of "Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103", a 16 layer transformer with 16 heads per MHA layer, d_model=1024 and d_ff=4096.
WikiText-103, which has 103M training 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
- 3 × 10¹⁹ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
The authors say they train their base model following Baevski & Auli (2019). That paper trained for 286k steps in batches of 65,536 tokens. This suggests training the base model took 6 * 247M * 286k * 65536 = 2.778E19 FLOPs. However, DiffQ introduces some additional computational overhead during training: "Using DiffQ usually increase the training time by some amount. On the language modeling task, the time per batch went from 115ms to 125ms." This suggests 125/115 - 1 = 8.7% overhead, relati…
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
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 (non-commercial)
training code (non-commercial): https://github.com/facebookresearch/diffq/blob/main/examples/FAIRSEQ_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.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 63
- Données de référence
- DiffQ Transformer (16L)
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Differentiable Model Compression via Pseudo Quantization Noise
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Contexte
DiffQ Transformer (16L) a été publié par Meta AI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant April 2021. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling.
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 consommé environ 3 × 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.
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 103,000,000 jetons de texte
Réponses
DiffQ Transformer (16L) — questions courantes
DiffQ Transformer (16L)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 247M. They base their architecture off of "Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103", a 16 layer transformer with 16 heads per MHA layer, d_model=1024 and d_ff=4096. 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.
DiffQ Transformer (16L)— qui l'a créé ?
Il a été publié par Meta AI, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
DiffQ Transformer (16L)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans April 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.
DiffQ Transformer (16L)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
DiffQ Transformer (16L)— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 3 × 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.
DiffQ Transformer (16L)— 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.
DiffQ Transformer (16L)— 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.
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.