GPipe (Transformer)
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
- 16 November 2018
- Auteurs
- Y Huang, Y Cheng, A Bapna, O Firat
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
- 6B
- Données d'entraînement
- 1,450,000,000,000 tokens
- Taille de lot
- 4,000,000
Section 5:
[WORDS] Section 5: "We use a corpus of parallel documents over 102 languages and English, containing a total of 25 billion training examples, ranging from 10^4 to 10^9 per language" 10^9 sentences * 20 words per sentence
"Starting from 260K tokens per batch, we increase the effective batch size to 4M"
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
- Highly cited,SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Likely
- Citations
- 1,218
"We train a single 6-billion-parameter, 128-layer Transformer model on a corpus spanning over 100 languages and achieve better quality than all bilingual models." I don't see any standard benchmark that they claim SOTA on for a Transforemer model
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- GPipe: Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism
- Dernière mise à jour
- 11 February 2026
Ce que les chiffres signifient
Contexte
GPipe (Transformer) a été publié par Google, dans le pays enregistré comme United States of America, durant November 2018. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de translation.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Entraînement et provenance
L'ensemble d'entraînement a duré environ 1,450,000,000,000 jetons de texte
Son critère d'inclusion : highly cited,SOTA improvement.
Réponses
GPipe (Transformer) — questions courantes
GPipe (Transformer)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans November 2018. 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.
GPipe (Transformer)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de translation. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
GPipe (Transformer)— 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.
GPipe (Transformer)— 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.
GPipe (Transformer)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 6B. Section 5:. 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.
GPipe (Transformer)— 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.