Minerva (540B)
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
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 29 June 2022
- Szerzők
- Aitor Lewkowycz, Anders Andreassen, David Dohan, Ethan Dyer, Henryk Michalewski, Vinay Ramasesh, Ambrose Slone, Cem Anil, Imanol Schlag, Theo Gutman-Solo, Yuhuai Wu, Behnam Neyshabur, Guy Gur-Ari, Vedant Misra
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Quantitative reasoning, Mathematical reasoning, Language modeling/generation, Question answering
- Megközelítés
- Self-supervised learning
- Alapmodell
- PaLM (540B)
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
- 540.4B
- Képzési adatok
- 26,000,000,000 tokens
"To further our understanding of the impact of scale on few-shot learning, we trained a 540-billion parameter, densely activated, Transformer language model, which we call Pathways Language Model (PaLM)." Our approach is to start with the PaLM pretrained decoder-only transformer language models Chowdhery et al. (2022), and further train (finetune) them on our mathematical dataset using an autoregressive objective. Table 2 contains the main model and training hyperparameters. See Table 2
"Our models were trained on a dataset of 38.5B tokens" + PaLM upd 38.5B tokens - sie of the dataset, the model saw 26B tokens in 399k steps (see Table 2)
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
- 2.7 × 10²⁴ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
- Finomhangolás számítás
- 2.1 × 10²³ FLOP
Minerva was fine-tuned from PaLM using the same hardware. Assume the same model FLOPs utilization rate for pre-training and fine-tuning. "the 540B model was trained for 29 days on a v4-1024" PaLM pretraining time: 6144 TPU for 1200 hours + 3072 TPU for 336 hours = @8404992 TPU-hours Minerva finetuning time: 1024 TPU for 696 hours = 712704 TPU-hours So fine-tuning added 8.5% more compute. Minerva total compute = PaLM pretraining compute * (712704+8404992)/(8404992) = 2.7415*10^24 FLOP https://w…
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- Google TPU v4
- Használt chipek
- 1,024
- Chip-óra
- 712,704
- Fali óra idő
- 696 hours (29 days)
- Teljesítményfogyasztás
- 698.4 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.
- Határmodell
- Yes
- Alapmodell
- Yes
- Valószínűleg 10²³ FLOP felett
- Yes
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 1,673
"We achieve state-of-the-art performance on MATH Hendrycks et al. (2021), GSM8k Cobbe et al. (2021), and a STEM subset of the MMLU Hendrycks et al. (2020) dataset"
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Solving Quantitative Reasoning Problems with Language Models
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Minerva (540B) ki lett adva által Google, az országban rögzítve mint United States of America, alatt June 2022. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása quantitative reasoning, Mathematical reasoning, Language modeling/generation, Question answering.
Ahelyett, hogy nulláról lenne betanítva, az származik PaLM (540B). Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Képzés és származás
A képzés futás körülbelül 2.7 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v4. 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 26,000,000,000 szöveg tokenjei
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.
Válaszok
Minerva (540B) — gyakori kérdések
Minerva (540B)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.7 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v4. 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.
Minerva (540B)— 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.
Minerva (540B)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Minerva (540B)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 540.4B. "To further our understanding of the impact of scale on few-shot learning, we trained a 540-billion parameter, densely activated, Transformer language model, which we call Pathways Language Model (PaLM)." Our approach is to start with the PaLM pretrained decoder-only transformer language models Chowdhery et al. (2022), and further train (finetune) them on our mathematical dataset using an autoregressive objective. Table 2 contains the main model and training hyperparameters. See Table 2. 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.
Minerva (540B)— Ki készítette ezt?
Kiadta Google, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Minerva (540B)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Minerva (540B)— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot quantitative reasoning, Mathematical reasoning, Language modeling/generation, Question answering. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
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..