DataRater test model (1B)
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 DeepMind
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 23 May 2025
- Auteurs
- Dan A. Calian, Gregory Farquhar, Iurii Kemaev, Luisa M. Zintgraf, Matteo Hessel, Jeremy Shar, Junhyuk Oh, András György, Tom Schaul, Jeffrey Dean, Hado van Hasselt, David Silver
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
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
- 1B
- Données d'entraînement
- tokens
"A baseline 1B model is trained on the unfiltered dataset, while a second 1B model is trained analogously on the same dataset, but filtered by a DataRater."
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 × 10²⁰ FLOP
c = 6nd where n = 1B, d = 20B c = 6 * 1B * 20B = 1.2e20 FLOPs "All inner language models and DataRater models are based on the Chinchilla [Hoffmann et al., 2022] transformer architectures [Vaswani et al., 2017]." "Meta-training a DataRater requires approximately 58.4% of the FLOPS needed to train a single 1B LLM."
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
- Google TPU v6e Trillium
- Chips utilisés
- 32
- Consommation d'énergie
- 23.8 kW
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
- Likely
- Citations
- 12
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- DataRater: Meta-Learned Dataset Curation
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
DataRater test model (1B) a été publié par Google DeepMind, dans le pays enregistré comme United States of America, durant May 2025. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
La production a nécessité des calculs totalisant environ 1.2 × 10²⁰ FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v6e Trillium. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Réponses
DataRater test model (1B) — questions courantes
DataRater test model (1B)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 1B. "A baseline 1B model is trained on the unfiltered dataset, while a second 1B model is trained analogously on the same dataset, but filtered by a DataRater.". 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.
DataRater test model (1B)— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google DeepMind, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
DataRater test model (1B)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans May 2025.
DataRater test model (1B)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
DataRater test model (1B)— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1.2 × 10²⁰ FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v6e Trillium. 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.
DataRater test model (1B)— 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.
DataRater test model (1B)— 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.
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.