CTR-BERT
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
- Amazon
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 6 December 2021
- Szerzők
- Aashiq Muhamed, Iman Keivanloo, Sujan Perera, James Mracek, Yi Xu, Qingjun Cui, Santosh Rajagopalan, Belinda Zeng, Trishul Chilimb
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Recommendation
- Feladat
- Click-through rate prediction
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
- 70M
- Képzési adatok
- 1,200,000,000 tokens
'CTR-BERTuses about 70 million parameters which can be trained on 8 A100 GPUs in less than a day (<1000 USD). '
more than 200M citations: 'Our CTR dataset is sampled from online traffic and is different from existing public CTR datasets in that it comprises of text features in addition to numeric/categorical features. We sample random train-test splits from 2020 online traffic. As The train-test splits are sampled from 2021 online traffic and balanced the same way as OOD data. The train set comprises 200 million data points and the test and validation sets comprise 25 million points each'
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
- 6.5 × 10¹⁹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
flops = (8) * (312 * 10**12) * (24 * 3600) * (0.3) (num gpu) * (peak flops) * (time in seconds) * (assumed utilization rate) 'CTR-BERT uses about 70 million parameters which can be trained on 8 A100 GPUs in less than a day (<1000 USD). '
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA A100
- Használt chipek
- 8
- Teljesítményfogyasztás
- 6.4 kW
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.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 52
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- CTR-BERT: Cost-effective knowledge distillation for billion-parameter teacher models
- Utoljára frissítve
- 1 December 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
CTR-BERT ki lett adva által Amazon, az országban rögzítve mint United States of America, alatt December 2021. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Recommendation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása click-through rate prediction.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Képzés és származás
A képzés futás körülbelül 6.5 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A tanító készlet kb. futott 1,200,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
CTR-BERT — gyakori kérdések
CTR-BERT— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 6.5 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100. 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.
CTR-BERT— 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.
CTR-BERT— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
CTR-BERT— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 70M. 'CTR-BERTuses about 70 million parameters which can be trained on 8 A100 GPUs in less than a day (<1000 USD). '. 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.
CTR-BERT— Ki készítette ezt?
Kiadta Amazon, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
CTR-BERT— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2021. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
CTR-BERT— Mire használják?
Működik a területen a Recommendation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot click-through rate prediction. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
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..