HyperCLOVA 204B
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
- NAVER
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- Korea (Republic of)
- Közölt
- 10 September 2021
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling/generation
- Megközelítés
- Self-supervised learning
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
- 204B
- Képzési adatok
- 560,000,000,000 tokens
https://www.navercorp.com/navercorp_/ir/announce/2023/NAVER_CEO%20letter%20to%20shareholders_Aug%202023_Eng.pdf
https://twitter.com/arankomatsuzaki/status/1397583304610783238 https://venturebeat.com/ai/naver-trained-a-gpt-3-like-korean-language-model/
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 × 10²³ FLOP
Estimations for 82B model (marked as lower bound estimations) "For experiments in Section 4, the model trained with 150B is used for fair comparison, because not all models are finished training at the same iteration. However, experiments in Section 5.2 use the model trained with 300B tokens, as HyperCLOVA Studio provided the 39B and 82B models trained with 300B tokens." 82e9 connections * 2 FLOP/connection * 300e9 tokens * 3 backward pass = 1.476e23 FLOP Calculation using GPU time corroborat…
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA A100
- Számítási költség
- $441,770
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
- Hosted access (no API)
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Határmodell
- Yes
- Alapmodell
- Yes
- Valószínűleg 10²³ FLOP felett
- Yes
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
- Hivatkozások
- 92
"HyperCLOVA with our training configuration shows state-of-the-art in-context zero-shot and few-shot learning performances on various downstream tasks in Korean" no evaluations on any standard benchmarks are reported
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- South Korea's Naver unveils 'hyperscale AI' platform, language model with more parameters than GPT-3
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
HyperCLOVA 204B ki lett adva által NAVER, az országban rögzítve mint Korea (Republic of), alatt September 2021. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 2 × 10²³ 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 képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 560,000,000,000 szöveg tokenjei
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.
Válaszok
HyperCLOVA 204B — gyakori kérdések
HyperCLOVA 204B— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
HyperCLOVA 204B— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 204B. https://www.navercorp.com/navercorp_/ir/announce/2023/NAVER_CEO%20letter%20to%20shareholders_Aug%202023_Eng.pdf. 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.
HyperCLOVA 204B— Ki készítette ezt?
Kiadta NAVER, alapján Korea (Republic of), egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
HyperCLOVA 204B— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2021. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
HyperCLOVA 204B— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot 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.
HyperCLOVA 204B— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2 × 10²³ 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.
HyperCLOVA 204B— 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.
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..