KnGPT2
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
- Huawei Noah's Ark Lab,McGill University
- Szervezet típusa
- Industry,Academia
- Ország
- China, Canada
- Közölt
- 15 October 2021
- Szerzők
- Ali Edalati, Marzieh Tahaei, Ahmad Rashid, Vahid Partovi Nia, James J. Clark, Mehdi Rezagholizadeh
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling/generation
- Alapmodell
- GPT-2 (124M)
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
- 83M
- Képzési adatok
- 853,333,333 tokens
- Epochok
- 1
"The KnGPT2 model is compressed from the GPT-2Small Radford et al. (2019) model. GPT-2Small is 124 million parameters. Our baseline is DistilGPT2 which has about 82 million parameters so our KnGPT2 model is compressed to the same size (83 million parameters) for a fair comparison"
"KnGPT2 is pre-trained on 10% of OpenWebText" 3.2 GB (Table 3) 3.2GB * 200*10^6 words per GB * 4/3 tokens per word = 853333333 tokens
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
- 7.9 × 10²⁰ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
- Finomhangolás számítás
- 4.2 × 10¹⁷ FLOP
7.936e+20 FLOP [base model, "Speculative" confidence"] + 4.2496e+17 FLOP [fine-tune] = 7.9402496e+20 FLOP
6 FLOP / parameter / token * 83000000 parameters * 853333333 tokens = 4.2496e+17 FLOP
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Fali óra idő
- 7 hours
6.5 hours (Table 3)
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
- Speculative
- Hivatkozások
- 42
- Benchmark adatok
- KnGPT2
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Kronecker Decomposition for GPT Compression
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
KnGPT2 ki lett adva által Huawei Noah's Ark Lab,McGill University, az országban rögzítve mint China, alatt October 2021. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,Academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation.
A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, GPT-2 (124M). A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A képzés futás körülbelül 7.9 × 10²⁰ 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 853,333,333 szöveg tokenjei
Válaszok
KnGPT2 — gyakori kérdések
KnGPT2— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 7.9 × 10²⁰ 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.
KnGPT2— 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.
KnGPT2— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
KnGPT2— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 83M. "The KnGPT2 model is compressed from the GPT-2Small Radford et al. (2019) model. GPT-2Small is 124 million parameters. Our baseline is DistilGPT2 which has about 82 million parameters so our KnGPT2 model is compressed to the same size (83 million parameters) for a fair comparison". 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.
KnGPT2— Ki készítette ezt?
Kiadta Huawei Noah's Ark Lab,McGill University, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia.
KnGPT2— Mikor adták ki?
Kibocsátották a October 2021. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
KnGPT2— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation. 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..