DeepNet
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
- Microsoft Research
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 1 March 2022
- Szerzők
- Hongyu Wang, Shuming Ma, Li Dong, Shaohan Huang, Dongdong Zhang, Furu Wei
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling, Translation, Language modeling/generation
- 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
- 3.2B
- Képzési adatok
- 272,629,760,000 tokens
- Epochok
- 4
"Remarkably, on a multilingual benchmark with 7,482 translation directions, our 200-layer model with 3.2B parameters significantly outperforms the 48-layer state-of-the-art model with 12B parameters by 5 BLEU points, which indicates a promising scaling direction" EDIT 05/05/2022: The 12B model was presented in an earlier paper. This paper presents a 3.2B model
" The final data consists of 102 languages, 1932 directions, and 12B sentence pairs."
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.
- Hogyan jött létre
- Comparison with other models
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
model code is said to be part of the torchscale library (I am not sure if full pre-training code is here): https://github.com/microsoft/torchscale MIT license
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
- 244
"Remarkably, on a multilingual benchmark with 7,482 translation directions, our 200-layer model with 3.2B parameters significantly outperforms the 48-layer state-of-the-art model with 12B parameters by 5 BLEU points"
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
DeepNet ki lett adva által Microsoft Research, az országban rögzítve mint United States of America, alatt March 2022. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling, Translation, Language modeling/generation.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Képzés és származás
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 272,629,760,000 szöveg tokenjei
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.
Válaszok
DeepNet — gyakori kérdések
DeepNet— Ki készítette ezt?
Kiadta Microsoft Research, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
DeepNet— 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.
DeepNet— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling, Translation, Language modeling/generation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
DeepNet— 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.
DeepNet— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
DeepNet— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 3.2B. "Remarkably, on a multilingual benchmark with 7,482 translation directions, our 200-layer model with 3.2B parameters significantly outperforms the 48-layer state-of-the-art model with 12B parameters by 5 BLEU points, which indicates a promising scaling direction" EDIT 05/05/2022: The 12B model was presented in an earlier paper. This paper presents a 3.2B model. 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.
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..