DITTO
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
- Tsinghua University,Apple,Westlake University,Chinese University of Hong Kong (CUHK)
- Szervezet típusa
- Academia,Industry,Academia,Academia
- Ország
- China, United States of America, Hong Kong
- Közölt
- 6 June 2022
- Szerzők
- Jin Xu, Xiaojiang Liu, Jianhao Yan, Deng Cai, Huayang Li, Jian Li
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling/generation, Text summarization
- Numerikus formátum
- FP16
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
- 750M
- Képzési adatok
- 103,000,000 tokens
- Epochok
- 7.16
"We train a Transformer model (750M parameters, similar to GPT-2 Large)" "Specifically, we use a 16-layer Transformer with 8 attention heads, hidden size 1024 and fully-connected dimension 4096."
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
- 3.3 × 10¹⁸ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 160000 steps * 3 samples per batch * 1536 tokens per sample * 750000000 parameters = 3.31776 × 10^18 FLOP
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA V100
- Használt chipek
- 8
- Teljesítményfogyasztás
- 4.8 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
- Open source
open code https://github.com/Jxu-Thu/DITTO training: https://github.com/Jxu-Thu/DITTO/blob/main/train.py
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 109
- Benchmark adatok
- DITTO
Achieves SOTA on CNN/DailyMail by fine-tuning and improving on BART-large, which is SOTA
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Learning to Break the Loop: Analyzing and Mitigating Repetitions for Neural Text Generation
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
DITTO ki lett adva által Tsinghua University,Apple,Westlake University,Chinese University of Hong Kong (CUHK), az országban rögzítve mint China, alatt June 2022. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Industry,Academia,Academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Text summarization.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Képzés és származás
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 3.3 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA V100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A tanító készlet kb. futott 103,000,000 szöveg tokenjei
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.
Válaszok
DITTO — gyakori kérdések
DITTO— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 3.3 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA V100. 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.
DITTO— 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.
DITTO— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
DITTO— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 750M. "We train a Transformer model (750M parameters, similar to GPT-2 Large)" "Specifically, we use a 16-layer Transformer with 8 attention heads, hidden size 1024 and fully-connected dimension 4096.". 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.
DITTO— Ki készítette ezt?
Kiadta Tsinghua University,Apple,Westlake University,Chinese University of Hong Kong (CUHK), alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry,Academia,Academia.
DITTO— 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.
DITTO— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Text summarization. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
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..