GPT3-2.7B (FlashAttention-2)
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Stanford University,Princeton University
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 18 July 2023
- Szerzők
- Tri Dao
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling/generation
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 2.7B
- Képzési adatok
- tokens
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA A100 SXM4 80 GB
- Használt chipek
- 8
- Hardverhasználat
- HFU 72.0%
- Teljesítményfogyasztás
- 6.4 kW
"We empirically validate that when used end-to-end to train GPT-style models, FlashAttention-2 reaches training speed of up to 225 TFLOPs/s per A100 GPU (72\% model FLOPs utilization)." Seems to be a test of FlashAttention2. It's also describing HFU, not MFU. HFU = 0.7200
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- Highly cited,Historical significance
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 2,682
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
GPT3-2.7B (FlashAttention-2) ki lett adva által Stanford University,Princeton University, az országban rögzítve mint United States of America, alatt July 2023. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,Academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Hogyan lett betanítva
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: highly cited,Historical significance.
Válaszok
GPT3-2.7B (FlashAttention-2) — gyakori kérdések
GPT3-2.7B (FlashAttention-2)— Ki készítette ezt?
Kiadta Stanford University,Princeton University, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
GPT3-2.7B (FlashAttention-2)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
GPT3-2.7B (FlashAttention-2)— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
GPT3-2.7B (FlashAttention-2)— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
GPT3-2.7B (FlashAttention-2)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
GPT3-2.7B (FlashAttention-2)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 2.7B. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..