Transformer + GFM
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
- Nanjing University
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- China
- Közölt
- 1 December 2022
- Szerzők
- Hao Yu, Jianxin Wu
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling
- Alapmodell
- FAIRSEQ Adaptive Inputs
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
- 185.2M
- Képzési adatok
- 103,000,000 tokens
185.2M (Table 4) "We implemented our methods based on fairseq (Ott et al. 2019). The original transformer model follows the architectural choice described in Baevski and Auli (2018), which includes 16 decoder blocks and sinusoidal position embeddings in the input layer. Each MHSA module has 8 heads and adaptive input representations have three bands of size 20K, 40K and 200K. The embedding layer and FFN’s hidden-state have dimensions of 1024 and 4096, respectively. We sampled 4K sentences to fo…
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 7.7 × 10¹⁸ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting,Hardware
- Finomhangolás számítás
- 4.4 × 10¹⁷ FLOP
7.30e18 FLOP [base transformer] + 4.3694162e+17 FLOP [GFM] = 7.7369416e+18 FLOP _______________ Estimations from the Algorithmic progress paper (upd - a100 gpu were assumed while the paper reports 3090 gpus): SOURCE: Compression of Baevski et al. transformer, impute During the GFM process, we removed layer dropout and trained on 8 GPUs. We limited the number of tokens per GPU to a maximum threshold 1536, which means each GPU processes 1536 tokens using the same model parameters. We accumulat…
6 FLOP/token/parameter * 185000000 parameters * 103000000 tokens = 1.1433e+17 FLOP or 0.6 hours - reported training time for another model in the paper, I assumed, this training was similar in time length 0.6 hours * 3600 sec / hour * 8 GPUs * 35580000000000 FLOP/s [assumed precision fp16] * 0.3 [assumed utilization] = 1.8444672e+17 FLOP or "During the GFM process, we removed layer dropout and trained on 8 GPUs. We limited the number of tokens per GPU to a maximum threshold 1536, which me…
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA GeForce RTX 3090
- Használt chipek
- 8
- Chip-óra
- 1
- Teljesítményfogyasztás
- 5.6 kW
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
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Benchmark adatok
- Transformer + GFM
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- "Compressing Transformers: Features Are Low-Rank, but Weights Are Not"
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Transformer + GFM ki lett adva által Nanjing University, az országban rögzítve mint China, alatt December 2022. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling.
Ahelyett, hogy nulláról lenne betanítva, az származik FAIRSEQ Adaptive Inputs. Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Képzés és származás
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 7.7 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce RTX 3090. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 103,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
Transformer + GFM — gyakori kérdések
Transformer + GFM— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Transformer + GFM— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 7.7 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce RTX 3090. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
Transformer + GFM— 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.
Transformer + GFM— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Transformer + GFM— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 185.2M. 185.2M (Table 4) "We implemented our methods based on fairseq (Ott et al. 2019). The original transformer model follows the architectural choice described in Baevski and Auli (2018), which includes 16 decoder blocks and sinusoidal position embeddings in the input layer. Each MHSA module has 8 heads and adaptive input representations have three bands of size 20K, 40K and 200K. The embedding layer and FFN’s hidden-state have dimensions of 1024 and 4096, respectively. We sampled 4K sentences to form the proxy dataset D. Then, we reduced the parameters by 15%, 20% and 25%.". 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.
Transformer + GFM— Ki készítette ezt?
Kiadta Nanjing University, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Transformer + GFM— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
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..