Codex
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
- OpenAI
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 7 July 2021
- Szerzők
- Mark Chen , Jerry Tworek, Heewoo Jun, Qiming Yuan, Henrique Ponde de Oliveira Pinto, Jared Kaplan, Harri Edwards, Yuri Burda, Nicholas Joseph, Greg Brockman, Alex Ray, Raul Puri, Gretchen Krueger, Michael Petrov, Heidy Khlaaf, Girish Sastry, Pamela Mishkin, Brooke Chan, Scott Gray, Nick Ryder, Mikhail Pavlov, Alethea Power, Lukasz Kaiser, Clemens Winter, Philippe Tillet, Felipe Petroski Such, Dav…
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Code autocompletion
- Megközelítés
- Self-supervised learning
- Alapmodell
- GPT-3 13B
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
- 12B
- Képzési adatok
- 52,788,000,000 tokens
"With just a single sample, a 12B parameter Codex solves 28.8% of these problems, and a 300M parameter Codex solves 13.2% of these problems"
"Our training dataset was collected in May 2020 from 54 million public software repositories hosted on GitHub, containing 179 GB of unique Python files under 1 MB. We filtered out files which were likely auto-generated, had average line length greater than 100, had maximum line length greater than 1000, or contained a small percentage of alphanumeric characters. After filtering, our final dataset totaled 159 GB." 1 GB ~ 200M words
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
- 7.3 × 10²² FLOP
"The original training of GPT-3-12B consumed hundreds of petaflop/sdays of compute, while fine-tuning it to create Codex-12B consumed a similar amount of compute." 1 PFLOP/s-day = 8.64e19 FLOPs. "Hundreds" is likely between 200 and 900, geometric mean = 425. 2 * 425 * 8.64e19 = 7.344e22
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
- API access
- Képzés kód
- Unreleased
Codex was available via the OpenAI API from announcement: https://openai.com/index/openai-codex/ It is still available via the Research Access Program. https://x.com/OfficialLoganK/status/1638336152800206858
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
- Significant use,Discretionary
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 9,577
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Evaluating Large Language Models Trained on Code
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
Codex ki lett adva által OpenAI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt July 2021. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása code autocompletion.
Ez alapoz. GPT-3 13B. Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.
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 7.3 × 10²² FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A tanító készlet kb. futott 52,788,000,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: significant use,Discretionary.
Válaszok
Codex — gyakori kérdések
Codex— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 12B. "With just a single sample, a 12B parameter Codex solves 28.8% of these problems, and a 300M parameter Codex solves 13.2% of these problems". 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.
Codex— Ki készítette ezt?
Kiadta OpenAI, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Codex— 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.
Codex— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot code autocompletion. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
Codex— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 7.3 × 10²² 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.
Codex— 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.
Codex— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
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..