GPT3-6.7B (rerun of original)
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
- Microsoft,OpenAI
- Type d'organisation
- Industry,Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 28 May 2020
- Auteurs
- Greg Yang, Edward J. Hu, Igor Babuschkin, Szymon Sidor, Xiaodong Liu, David Farhi, Nick Ryder, Jakub Pachocki, Weizhu Chen, Jianfeng Gao
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/generation
- Format numérique
- FP32
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
- 6.7B
- Données d'entraînement
- 300,000,000,000 tokens
- Époques
- 1
6.7B
300B tokens (Figure 15) - same as original gpt-3 10K training steps
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
- 1.2 × 10²² FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 6.7 * 10^9 parameters * 300 * 10^9 tokens = 1.206e+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
- 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
- Unreleased
repo here, don't think there's GPT-3 code though https://github.com/microsoft/mup/blob/main/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
- 262
- Données de référence
- GPT3-6.7B (rerun of original)
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Tensor Programs V: Tuning Large Neural Networks via Zero-Shot Hyperparameter Transfer
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
GPT3-6.7B (rerun of original) a été publié par Microsoft,OpenAI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant May 2020. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry,Industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de 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.
Comment il a été entraîné
La production a nécessité des calculs totalisant environ 1.2 × 10²² 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 300,000,000,000 jetons de texte
Réponses
GPT3-6.7B (rerun of original) — questions courantes
GPT3-6.7B (rerun of original)— 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.
GPT3-6.7B (rerun of original)— 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.
GPT3-6.7B (rerun of original)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 6.7B. 6.7B. 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.
GPT3-6.7B (rerun of original)— qui l'a créé ?
Il a été publié par Microsoft,OpenAI, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Industry.
GPT3-6.7B (rerun of original)— 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.
GPT3-6.7B (rerun of original)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
GPT3-6.7B (rerun of original)— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1.2 × 10²² 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.
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.