AlphaCode
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
- DeepMind
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Közölt
- 2 February 2022
- Szerzők
- Yujia Li, David Choi, Junyoung Chung, Nate Kushman, Julian Schrittwieser, Rémi Leblond, Tom Eccles, James Keeling, Felix Gimeno, Agustin Dal Lago, Thomas Hubert, Peter Choy, Cyprien de Masson d'Autume, Igor Babuschkin, Xinyun Chen, Po-Sen Huang, Johannes Welbl, Sven Gowal, Alexey Cherepanov, James Molloy, Daniel J. Mankowitz, Esme Sutherland Robson, Pushmeet Kohli, Nando de Freitas, Koray Kavukcuo…
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Code generation
- Megközelítés
- Self-supervised learning
- Numerikus formátum
- BF16
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
- 41.1B
- Képzési adatok
- 967,000,000,000 tokens
- Tételméret
- 4,718,592
41.1B. Table 3
Appendix part A has answers for pretraining.
2304 token sequences, 2048 batch size. 2304 * 2048 = 4718592 trained on 967B tokens and 205k steps. 967B/205k = 4717073, so seems they didn't do warmup
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
- 2.4 × 10²³ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
Using C=6ND, we have C = 6 FLOP/token/param * 41.1B params * 967B tokens = 2.38e23 FLOP. Figure 7 (a) shows a maximum training compute budget of approx 23000 TPU-days per model. This matches the operation-counting estimate at 44% utilization.
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- Google TPU v4
- Használt chipek
- 3,750
- Fali óra idő
- 147 hours
- Hardverhasználat
- MFU 43.6%
- Teljesítményfogyasztás
- 2.6 MW
Figure 7 (a) shows that the models were trained for around 23000 TPU-days. We know they trained on TPUv4s, and in appendix D.1 they say they have 3750 TPUv4 and TPUv4i. Assuming they trained only on the 3750 TPUv4s, that suggests 23000 / 3750 = 6.13 days, or 147.2 hours.
Using C=6ND, we have C = 6 FLOP/token/param * 41.1B params * 967B tokens = 2.38e23 FLOP. Figure 7 (a) shows a maximum training compute budget of approx 23000 TPU-days per model. This implies 2.38e23 / (275e12 * 86400 * 23000) = 43.64% MFU = 0.4364
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.
- Alapmodell
- Yes
- Valószínűleg 10²³ FLOP felett
- Yes
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 2,162
" To the best of our knowledge, this is the first time that a computer system has been competitive with human participants in programming competitions"
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Competition-Level Code Generation with AlphaCode
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
AlphaCode ki lett adva által DeepMind, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt February 2022. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása code generation.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Hogyan lett betanítva
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 2.4 × 10²³ FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v4. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A tanító készlet kb. futott 967,000,000,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: sOTA improvement.
Válaszok
AlphaCode — gyakori kérdések
AlphaCode— 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.
AlphaCode— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
AlphaCode— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 41.1B. 41.1B. Table 3. 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.
AlphaCode— Ki készítette ezt?
Kiadta DeepMind, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
AlphaCode— Mikor adták ki?
Kibocsátották a February 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
AlphaCode— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot code generation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
AlphaCode— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.4 × 10²³ FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v4. 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.
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..