MemSizer (language modeling)
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,Chinese University of Hong Kong (CUHK)
- Szervezet típusa
- Industry,Academia
- Ország
- United States of America, Hong Kong
- Közölt
- 23 March 2022
- Szerzők
- Yizhe Zhang, Deng Cai
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
- 357M
- Képzési adatok
- 103,000,000 tokens
357M Table 3 "Following Kasai et al. (2021), we choose similar hyperparameters to prior work (Baevski and Auli, 2019; Fan et al., 2020): 32 layers, 8 heads, 128 head dimensions, 1024 model dimensions, 4096 fully connected dimensions and dropout (Srivastava et al., 2014) and layer dropout rates of 0.2. "
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
- 7.3 × 10¹⁸ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 357000000 parameters * 103000000 tokens * 1 epoch [assumed for lower bound] = 2.20626e+17 FLOP also to consider: 7.3 × 10^18 FLOP SOURCE: Impute based on Baevski and Auli 2019 "We generally follow the optimization method from Baevski and Auli (2019), with a slight modification for some hyperparameters including learning rate (we use 10−4), which shows better convergence. " NOTES: Probably correct within an order of 2 or so
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 (non-commercial)
code, no license: https://github.com/jcyk/memsizer wt103 train: https://github.com/jcyk/memsizer/blob/main/lm_wikitext-103.sh
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 6
- Benchmark adatok
- MemSizer
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Linearizing Transformer with Key-Value Memory
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
MemSizer (language modeling) ki lett adva által Meta AI,Chinese University of Hong Kong (CUHK), az országban rögzítve mint United States of America, alatt March 2022. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry,Academia.
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.
Mi került a felépítésébe
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 7.3 × 10¹⁸ FLOP. 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
MemSizer (language modeling) — gyakori kérdések
MemSizer (language modeling)— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
MemSizer (language modeling)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 7.3 × 10¹⁸ 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.
MemSizer (language modeling)— 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.
MemSizer (language modeling)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
MemSizer (language modeling)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 357M. 357M Table 3 "Following Kasai et al. (2021), we choose similar hyperparameters to prior work (Baevski and Auli, 2019; Fan et al., 2020): 32 layers, 8 heads, 128 head dimensions, 1024 model dimensions, 4096 fully connected dimensions and dropout (Srivastava et al., 2014) and layer dropout rates of 0.2. ". 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.
MemSizer (language modeling)— Ki készítette ezt?
Kiadta Meta AI,Chinese University of Hong Kong (CUHK), alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia.
MemSizer (language modeling)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a March 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
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..