GPT-2 + Progressive LRD
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
- Huawei,Huawei Noah's Ark Lab
- Szervezet típusa
- Industry,Industry
- Ország
- China
- Közölt
- 12 October 2022
- Szerzők
- Habib Hajimolahoseini, Walid Ahmed, Mehdi Rezagholizadeh, Vahid Partovinia, Yang Liu
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling/generation
- Alapmodell
- GPT-2 (124M)
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
- 31M
- Képzési adatok
- tokens
Table 2 They compressed GPT-2 (124M parameters) to 31M parameters
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
- 7.9 × 10²⁰ FLOP
- Hogyan jött létre
- Comparison with other models
base model training compute estimation: 7.936 × 10^20 FLOP __________ In the Algorithmic progress paper the estimation was 6.2 × 10^19 FLOP
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
- Speculative
- Benchmark adatok
- Progressive LRD
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Strategies for Applying Low Rank Decomposition to Transformer-Based Models
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
GPT-2 + Progressive LRD ki lett adva által Huawei,Huawei Noah's Ark Lab, az országban rögzítve mint China, alatt October 2022. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,Industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation.
A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, GPT-2 (124M). 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 képzés futás körülbelül 7.9 × 10²⁰ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
GPT-2 + Progressive LRD — gyakori kérdések
GPT-2 + Progressive LRD— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 31M. Table 2 They compressed GPT-2 (124M parameters) to 31M parameters. 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.
GPT-2 + Progressive LRD— Ki készítette ezt?
Kiadta Huawei,Huawei Noah's Ark Lab, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Industry.
GPT-2 + Progressive LRD— Mikor adták ki?
Kibocsátották a October 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
GPT-2 + Progressive LRD— 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.
GPT-2 + Progressive LRD— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 7.9 × 10²⁰ FLOP. 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.
GPT-2 + Progressive LRD— 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.
GPT-2 + Progressive LRD— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
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..