Transformer Large + HCP
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
- University of Waterloo,Microsoft Research
- Szervezet típusa
- Academia,Industry
- Ország
- Canada, United States of America
- Közölt
- 21 March 2022
- Szerzők
- He Bai, Tong Wang, Alessandro Sordoni, Peng Shi
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
- 257M
- Képzési adatok
- 103,000,000 tokens
- Epochok
- 38.18
257M
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
- 6.1 × 10¹⁸ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
80k steps (Table 1) "The input lengths are 150 for the base model and 384 for the large model." "large model: 18 layers, 16 heads, hidden size 1024 batch size 128" 6 FLOP / token / parameter * 257000000 parameters * 384 tokens per sequence * 128 sequences per batch * 80000 steps = 6.06339072 × 10^18 FLOP
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/richardbaihe/robustLM
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 17
- Benchmark adatok
- Transformer Large + HCP
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Better Language Model with Hypernym Class Prediction
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
Transformer Large + HCP ki lett adva által University of Waterloo,Microsoft Research, az országban rögzítve mint Canada, alatt March 2022. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,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 6.1 × 10¹⁸ FLOP. 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
Válaszok
Transformer Large + HCP — gyakori kérdések
Transformer Large + HCP— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 6.1 × 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.
Transformer Large + HCP— 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.
Transformer Large + HCP— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Transformer Large + HCP— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 257M. 257M. 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 Large + HCP— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Waterloo,Microsoft Research, alapján Canada, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry.
Transformer Large + HCP— 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.
Transformer Large + HCP— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling. 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..