Sparse all-MLP
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
- Meta AI
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 14 April 2022
- Szerzők
- Ping Yu, Mikel Artexte, Myle Ott, Sam Shleifer, Hongyu Gong, Ves Stoyanov, Xian Li
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling
- Megközelítés
- Self-supervised learning
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
- 9.4B
- Képzési adatok
- 100,000,000,000 tokens
Table 2: "In Section 4.4, we run our large model (9.41B parameters)"
100B tokens (Table 2) so 75B words.
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
- 5.3 × 10²⁰ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
112 hours on 32 V100 GPUs assumed 0.33 util rate 112 hours *3600 seconds / hour *0.33 utilization *32 gpus *125000000000000 FLOPs=532224000000000000000
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA V100
- Fali óra idő
- 112 hours
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.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 16
"Through extensive evaluations on language modeling, we show that sMLP outperforms stateof-the-art sparse Transformer-based MoE models in terms of generalization and 2× improvement in training efficiency." not an absolute SOTA "Table 6. Zero-shot priming evaluation: we provide head-to-head comparison of our sMLP model with FLOPs-matched state-of-the-art sparse Transformers on six representative NLP tasks evaluated in GPT-3 in-context learning(Brown et al., 2020b)."
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Efficient Language Modeling with Sparse all-MLP
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Sparse all-MLP ki lett adva által Meta AI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt April 2022. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 5.3 × 10²⁰ 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 képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 100,000,000,000 szöveg tokenjei
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.
Válaszok
Sparse all-MLP — gyakori kérdések
Sparse all-MLP— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Sparse all-MLP— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 9.4B. Table 2: "In Section 4.4, we run our large model (9.41B 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.
Sparse all-MLP— Ki készítette ezt?
Kiadta Meta AI, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Sparse all-MLP— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Sparse all-MLP— 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.
Sparse all-MLP— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 5.3 × 10²⁰ 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.
Sparse all-MLP— 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..