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
- Google Research,Google Brain
- Type d'organisation
- Industry,Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 12 June 2017
- Auteurs
- Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin
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
- 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
- 213M
- Données d'entraînement
- 832,000,000 tokens
- Époques
- 3
This page suggests the transformer has 213M parameters. "Although there are others architectures that make use of attention layers, none achieves so good results so fast. Not only that, but the only model that can compite against Transformer is the Slicenet22, proposed just fifteen days before. It takes much longer to train, due to the huge amount of parameters it requires (348 million against the 213 millions of Transformer), and the BLEU scores it achieves are slightly worse on average. In sh…
"We trained on the standard WMT 2014 English-German dataset consisting of about 4.5 million sentence pairs. Sentences were encoded using byte-pair encoding [3], which has a shared source-target vocabulary of about 37000 tokens. For English-French, we used the significantly larger WMT 2014 English-French dataset consisting of 36M sentences and split tokens into a 32000 word-piece vocabulary " In total, this is 40.5 million sentence-pairs. Assuming each sentence pair is 15-20 words in each langua…
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
- 7.4 × 10¹⁸ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware,Third-party estimation
"The model was trained during 300000 steps, roughly 3.5 days, using 8 NVIDIA P100 GPUs." source: https://ricardokleinklein.github.io/2017/11/16/Attention-is-all-you-need.html NVIDIA Tesla P100 has 9.3 teraFLOPS single-precision performance source: https://www.nvidia.com/en-gb/data-center/tesla-p100/ We assume 0.33 utilization performance, in line with OpenAI's "AI and compute" article source: https://openai.com/blog/ai-and-compute/ 9.3*10^12 FLOP / GPU / sec * 8 GPUs * 3.5 days * 24 hour /…
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 P100
- Chips utilisés
- 8
- Heures de puce
- 672
- Temps en temps réel
- 84 hours
- Consommation d'énergie
- 4.2 kW
- Coût de calcul
- $438
We trained our models on one machine with 8 NVIDIA P100 GPUs. For our base models using the hyperparameters described throughout the paper, each training step took about 0.4 seconds. We trained the base models for a total of 100,000 steps or 12 hours. For our big models,(described on the bottom line of table 3), step time was 1.0 seconds. The big models were trained for 300,000 steps (3.5 days).
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
- Highly cited,Historical significance
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 159,251
The original transformer
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Attention Is All You Need
- Dernière mise à jour
- 1 January 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
Transformer a été publié par Google Research,Google Brain, dans le pays enregistré comme United States of America, durant June 2017. L'organisation de publication est catégorisée comme industry,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.
Entraînement et provenance
La production a nécessité des calculs totalisant environ 7.4 × 10¹⁸ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA P100. 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 832,000,000 jetons de texte
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : highly cited,Historical significance.
Réponses
Transformer — questions courantes
Transformer— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 7.4 × 10¹⁸ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA P100. 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.
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.
Transformer— 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.
Transformer— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 213M. This page suggests the transformer has 213M parameters. "Although there are others architectures that make use of attention layers, none achieves so good results so fast. Not only that, but the only model that can compite against Transformer is the Slicenet22, proposed just fifteen days before. It takes much longer to train, due to the huge amount of parameters it requires (348 million against the 213 millions of Transformer), and the BLEU scores it achieves are slightly worse on average. In short, up to date it offers no profit over Transformer." https://ricardokleinklein.github.io/2017/11/16/Attention-is-all-you-need.html. 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.
Transformer— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google Research,Google Brain, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Industry.
Transformer— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans June 2017. 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.
Transformer— 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.
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.