GShard (600B)
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
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 30 June 2020
- Auteurs
- Dmitry Lepikhin, HyoukJoong Lee, Yuanzhong Xu, Dehao Chen, Orhan Firat, Yanping Huang, Maxim Krikun, Noam Shazeer, Zhifeng Chen
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Translation
- 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
- 600B
- Données d'entraînement
- 1,000,000,000,000 tokens
"The 600B parameters model that achieved the best translation quality was trained with 2048 TPU v3 cores for 4 days, a total cost of 22 TPU v3 core-years."
"We focus on improving the translation quality (measured in terms of BLEU score [48]) from all 100 languages to English. This resulted in approximately 13 billion training examples to be used for model training" Each example is a sentence pair. Assuming 20 words per sentence and 4/3 tokens per word, that is 13*20*4/3 billion 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
- 1.3 × 10²² FLOP
- Comment cela a été établi
- Third-party estimation,Hardware
https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2104/2104.10350.pdf Table 4 123000000000000 FLOP / chip / sec * 96360 chip-hours [see training time notes] * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.2800462e+22 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
- Google TPU v3
- Heures de puce
- 96,360
- Temps en temps réel
- 96 hours
https://arxiv.org/pdf/2104.10350 Table 4 gives 3.1 days "The 600B parameters model that achieved the best translation quality was trained with 2048 TPU v3 cores for 4 days, a total cost of 22 TPU v3 core-years." 22 TPU v3 core-years * 365 days per year * 24 hours per day / 2 cores per TPU v3 chip = 96360 chip-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
training code is open, Apache: https://github.com/tensorflow/lingvo/tree/master/lingvo/tasks/lm
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
- 1,992
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
GShard (600B) a été publié par Google, dans le pays enregistré comme United States of America, durant June 2020. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de translation.
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 nécessité un budget de calcul d'environ 1.3 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v3. 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 1,000,000,000,000 jetons de texte
Réponses
GShard (600B) — questions courantes
GShard (600B)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans June 2020. 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.
GShard (600B)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de translation. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
GShard (600B)— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1.3 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v3. 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.
GShard (600B)— 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.
GShard (600B)— 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.
GShard (600B)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 600B. "The 600B parameters model that achieved the best translation quality was trained with 2048 TPU v3 cores for 4 days, a total cost of 22 TPU v3 core-years.". 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.
GShard (600B)— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
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.