Wu Dao - Wen Lan
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
- 1 March 2021
- Auteurs
- Wen Jirong, Song Ruihua, Lu Zhiwu, Jin Qin, Zhao Xin, Pang Liang, Lan Yanyan, Dou Zhicheng, Gao Yizhao, Huo Yuqi, Lu Haoyu, Wen Jingyuan, Yang Guoxing, Song Haoyang, Zhang Manli, Zhang Liang, Hu Anwen, Li Ruichen, Song Yuqing, Zhao Jinming, Zhao Yida, Fei Nanyi, Sun Yuchong, Jin Chuhao, Hong Xin, Cui Wanqing, Hou Danyang, Li Yingyan, Xi Zongzheng, Liu Guangzhen, Liu Peiyu, Gong Zheng, Li Juny
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Multimodal, Vision, Language
- Tâche
- Image captioning
- 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
- 1B
- Données d'entraînement
- tokens
"Currently, the model has 1 billion parameters and is trained on 50 million graphic pairs collected from open sources." https://medium.com/syncedreview/chinas-gpt-3-baai-introduces-superscale-intelligence-model-wu-dao-1-0-98a573fc4d70
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
- 7.2 × 10²¹ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware
128 Nvidia A100 GPUs for 7 days 128 GPUs * 3.1e14 FLOP/s /GPU * 7*24*60*60s* 0.3 [utilization rate]
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
- 128
- Temps en temps réel
- 168 hours (7 days)
- Consommation d'énergie
- 103.8 kW
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
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- China's GPT-3? BAAI Introduces Superscale Intelligence Model 'Wu Dao 1.0'
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
Wu Dao - Wen Lan a été publié par Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, dans le pays enregistré comme China, durant March 2021. L'organisation de publication est catégorisée comme academia.
Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Vision, Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de image captioning.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 7.2 × 10²¹ 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.
Réponses
Wu Dao - Wen Lan — questions courantes
Wu Dao - Wen Lan— 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.
Wu Dao - Wen Lan— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 1B. "Currently, the model has 1 billion parameters and is trained on 50 million graphic pairs collected from open sources." https://medium.com/syncedreview/chinas-gpt-3-baai-introduces-superscale-intelligence-model-wu-dao-1-0-98a573fc4d70. 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 - Wen Lan— qui l'a créé ?
Il a été publié par Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, basé sur China, une organisation catégorisée comme academia.
Wu Dao - Wen Lan— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans March 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 - Wen Lan— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Vision, Language, et est enregistré comme gérant la tâche de image captioning. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Wu Dao - Wen Lan— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 7.2 × 10²¹ 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.
Wu Dao - Wen Lan— 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.
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.