GOAT
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
- 27 July 2021
- Szerzők
- Open-Ended Learning Team*, Adam Stooke, Anuj Mahajan, Catarina Barros, Charlie Deck, Jakob Bauer, Jakub Sygnowski, Maja Trebacz, Max Jaderberg, Michael Mathieu, Nat McAleese, Nathalie Bradley-Schmieg, Nathaniel Wong, Nicolas Porcel, Roberta Raileanu, Steph Hughes-Fitt, Valentin Dalibard and Wojciech Marian Czarnecki
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Games
- Feladat
- Open ended play
- 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
- 3.5M
- Képzési adatok
- 798,720,000,000,000 tokens
- Tételméret
- 64
estimate described here: https://docs.google.com/document/d/1S9xZyCeITDOs-P1W_-liNW0WgVN-OLsSudVrPXMaLqw/edit?usp=sharing
Figure 16 shows steps per generation and agent. In total there are 1.5e10 + 4.0e10 + 2.5e10 + 1.1e11 + 2e11 = 3.9e11 steps per agent.
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 × 10²² FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
[Final calculation] (8 TPUs) * (1.23e14 FLOP/TPU-s) * (0.1 utilization) / (50k steps/s) = 1.968e9 FLOP/step (32 agents) * (383B steps/agent) * (1.968e9 FLOP/step) = 2.412e22 FLOPs ========================== NOTES BELOW 6.1: Each agent is trained using 8 TPUv3s and consumes approximately 50,000 agent steps (observations) per second. Multiple agents interacting probably mean a fairly low utilization rate, so let’s assume 0.10 8 * 1.23e14 * 0.1 / 50k = 1.968e9 FLOPs per step The paper doesn’t s…
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- Google TPU v3
- Számítási költség
- $84,800
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
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
- Hivatkozások
- 228
likely qualitatively SOTA I do not see any standard benchmarks that they are claiming SOTA on
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Open-Ended Learning Leads to Generally Capable Agents
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
GOAT ki lett adva által DeepMind, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt July 2021. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Games, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása open ended play.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Mi került a felépítésébe
A képzés futás körülbelül 2.4 × 10²² FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v3. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A tanító készlet kb. futott 798,720,000,000,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: sOTA improvement.
Válaszok
GOAT — gyakori kérdések
GOAT— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
GOAT— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 3.5M. estimate described here: https://docs.google.com/document/d/1S9xZyCeITDOs-P1W_-liNW0WgVN-OLsSudVrPXMaLqw/edit?usp=sharing. 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.
GOAT— Ki készítette ezt?
Kiadta DeepMind, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
GOAT— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 2021. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
GOAT— Mire használják?
Működik a területen a Games, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot open ended play. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
GOAT— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.4 × 10²² FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v3. 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.
GOAT— 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..