Turing-NLG
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
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 13 February 2020
- Auteurs
- Corby Rosset
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 generation, Text summarization
- 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
- 17B
- Données d'entraînement
- 46,400,000,000 tokens
- Époques
- 3.39
- Taille de lot
- 524,288
Authors say they pretrain on the same data as for Megatron-LM. From the Megatron-LM paper: https://arxiv.org/pdf/1909.08053.pdf "The resulting aggregate corpus contains 174 GB of deduplicated text." 174GB * 2e8words/GB = 3.48e10 words 3.48e10 words (if english) *4/3 = 46400000000 tokens confidence - likely
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
- 1.6 × 10²² FLOP
- Comment cela a été établi
- Third-party estimation,Operation counting
source: https://lair.lighton.ai/akronomicon/ 157 PF-days * 3600 * 24 * 10^15 = 1.35648e+22 archived: https://github.com/lightonai/akronomicon/tree/main/akrodb 6ND=6*17000000000*46400000000=4.7328e+21 (confidence regarding dataset size - likely) Authors of "AI and Memory Wall" (https://github.com/amirgholami/ai_and_memory_wall) estimated model's training compute as 28,000,000 PFLOP = 2.8*10^22 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 Tesla V100 DGXS 32 GB
- Chips utilisés
- 256
- Consommation d'énergie
- 130.9 kW
- Coût de calcul
- $51,660
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
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.
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Likely
- Citations
- 114
- Données de référence
- Turing-NLG
from paper: "Turing Natural Language Generation (T-NLG) is a 17 billion parameter language model by Microsoft that outperforms the state of the art on many downstream NLP tasks"
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Turing-NLG: A 17-billion-parameter language model by Microsoft
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
Turing-NLG a été publié par Microsoft, dans le pays enregistré comme United States of America, durant February 2020. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de text autocompletion, Language generation, Text summarization.
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
La production a nécessité des calculs totalisant environ 1.6 × 10²² 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.
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 46,400,000,000 jetons de texte
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. sOTA improvement.
Réponses
Turing-NLG — questions courantes
Turing-NLG— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 17B. 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.
Turing-NLG— qui l'a créé ?
Il a été publié par Microsoft, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
Turing-NLG— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans February 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.
Turing-NLG— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de text autocompletion, Language generation, Text summarization. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Turing-NLG— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1.6 × 10²² 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.
Turing-NLG— 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.
Turing-NLG— 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.