GPT-3 175B (davinci)
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
- OpenAI
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 28 May 2020
- Auteurs
- Tom B. Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared Kaplan, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, Pranav Shyam, Girish Sastry, Amanda Askell, Sandhini Agarwal, Ariel Herbert-Voss, Gretchen Krueger, Tom Henighan, Rewon Child, Aditya Ramesh, Daniel M. Ziegler, Jeffrey Wu, Clemens Winter, Christopher Hesse, Mark Chen, Eric Sigler, Mateusz Litwin, Scott Gray, Benjamin Chess, Jack Clark, C…
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Text autocompletion, Language modeling/generation
- 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
- 174.6B
- Données d'entraînement
- 238,000,000,000 tokens
- Époques
- 0.6
- Taille de lot
- 3,200,000
"we train GPT-3, an autoregressive language model with 175 billion parameters" Rather, it's 174.6 billion. Table D.1: 174,600 million parameters
From table 2.2, we determine that there are 410 + 19 + 12 + 55 + 3 = 499 billion tokens. We multiply this by 0.75 to give 374B words. 3.74e11 ======================== [Anson: I think the calculation below doesn't look at all the data, the CommonCrawl data only constitutes 60% of the data. Multiplying by 5/3 gives 4.75e11] "The CommonCrawl data was downloaded from 41 shards of monthly CommonCrawl covering 2016 to 2019, constituting 45TB of compressed plaintext before filtering and 570GB aft…
3.2M, per table 2.1
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
- 3.1 × 10²³ FLOP
- Comment cela a été établi
- Reported
Table D.1 https://arxiv.org/abs/2005.14165
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 Tesla V100 DGXS 32 GB
- Chips utilisés
- 10,000
- Heures de puce
- 3,552,000
- Temps en temps réel
- 355 hours (14.8 days)
- Utilisation du matériel
- MFU 19.7%
- Consommation d'énergie
- 5.1 MW
- Coût de calcul
- $2,116,866
- Fournisseur de cloud
- Microsoft
14.8 days according to https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2104/2104.10350.pdf
See table 4 of the carbon emissions paper: https://arxiv.org/pdf/2104.10350 MFU calculation from total compute: (6 FLOP/token/param * 174.6B params * 300B tokens) / (10k V100 * 125 TFLOPS/V100 * 14.8 days) = 0.1966 https://www.wolframalpha.com/input?i=%286*174.6+billion+*+300+billion%29+FLOP+%2F+%281250000+TFLOPS+*+14.8+days%29 HFU calculation from GPU throughput: The paper reports 24.6 TFLOPS throughput per V100, and reports the V100 peak performance of 125 TFLOPS (which is correct if trainin…
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
- Code d'entraînement
- Unreleased
https://openai.com/blog/openai-api
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
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- Highly cited,Training cost
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 58,240
- Données de référence
- GPT-3 175B (davinci)
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Language Models are Few-Shot Learners
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
GPT-3 175B (davinci) a été publié par OpenAI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant May 2020. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de text autocompletion, Language modeling/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.
Entraînement et provenance
La production a nécessité des calculs totalisant environ 3.1 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. 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 238,000,000,000 jetons de texte
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : highly cited,Training cost.
Réponses
GPT-3 175B (davinci) — questions courantes
GPT-3 175B (davinci)— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 3.1 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. 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.
GPT-3 175B (davinci)— 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.
GPT-3 175B (davinci)— 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.
GPT-3 175B (davinci)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 174.6B. "we train GPT-3, an autoregressive language model with 175 billion parameters" Rather, it's 174.6 billion. Table D.1: 174,600 million 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.
GPT-3 175B (davinci)— qui l'a créé ?
Il a été publié par OpenAI, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
GPT-3 175B (davinci)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans May 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.
GPT-3 175B (davinci)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de text autocompletion, Language modeling/generation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
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.