Transformer-XL + RMT
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
- Moscow Institute of Physics and Technology,AIRI Artificial Intelligence Research Institute
- Szervezet típusa
- Academia,Research collective
- Ország
- Russia
- Közölt
- 14 July 2022
- Szerzők
- Aydar Bulatov, Yuri Kuratov, Mikhail S. Burtsev
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling
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
- 247M
- Képzési adatok
- 103,000,000 tokens
- Epochok
- 15
"WikiText-103 experiments use 16-layer Transformers (10 heads, 410 hidden size, 2100 intermediate FF)"
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
- 6.8 × 10¹⁸ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting,Hardware
6 FLOP / parameter / token * 200000 steps * 128 tokens per batch * 60 batches per step * 247000000 parameters= 2.276352e+18 FLOP 312000000000000 FLOP / sec / GPU * 2 GPUs * 30 hours [could be less, upper bound] * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 2.02176e+19 FLOP sqrt(2.276352e+18*2.02176e+19) = 6.7839792e+18 FLOP
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
- 2
- Fali óra idő
- 30 hours
- Teljesítményfogyasztás
- 1.6 kW
In most of the WikiText-103 experiments, we used 2 NVIDIA A100 80Gb GPUs, training time varied from 10 to 30 hours depending on sequence length, memory size, and number of BPTT unrolls
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
- Open source
Apache 2: https://github.com/booydar/LM-RMT
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
- Hivatkozások
- 183
- Benchmark adatok
- Transformer-XL + RMT
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Recurrent Memory Transformer
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
Transformer-XL + RMT ki lett adva által Moscow Institute of Physics and Technology,AIRI Artificial Intelligence Research Institute, az országban rögzítve mint Russia, alatt July 2022. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Research collective.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 6.8 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 103,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
Transformer-XL + RMT — gyakori kérdések
Transformer-XL + RMT— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Transformer-XL + RMT— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 247M. "WikiText-103 experiments use 16-layer Transformers (10 heads, 410 hidden size, 2100 intermediate FF)". 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-XL + RMT— Ki készítette ezt?
Kiadta Moscow Institute of Physics and Technology,AIRI Artificial Intelligence Research Institute, alapján Russia, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Research collective.
Transformer-XL + RMT— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Transformer-XL + RMT— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
Transformer-XL + RMT— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 6.8 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100 SXM4 80 GB. 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-XL + RMT— 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.
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..