CPM-2
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
- Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- China
- Közölt
- 24 June 2021
- Szerzők
- Zhengyan Zhang, Yuxian Gu, Xu Han, Shengqi Chen, Chaojun Xiao, Zhenbo Sun, Yuan Yao, Fanchao Qi, Jian Guan, Pei Ke, Yanzheng Cai, Guoyang Zeng, Zhixing Tan, Zhiyuan Liu, Minlie Huang, Wentao Han, Yang Liu, Xiaoyan Zhu, Maosong Sun
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language generation
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
- 11B
- Képzési adatok
- 69,615,000,000 tokens
"we pretrain two models: an encoder-decoder bilingual model with 11 billion parameters (CPM2) and its corresponding MoE version with 198 billion parameters. "
"We pre-train our model on WuDaoCorpus (Yuan et al., 2021), which contains 2.3TB cleaned Chinese data as well as 300GB cleaned English data." 2300GB * 167M tokens/GB + 300GB * 267M tokens/GB = 464 billion tokens https://docs.google.com/document/d/1G3vvQkn4x_W71MKg0GmHVtzfd9m0y3_Ofcoew0v902Q/edit#heading=h.ieihc08p8dn0
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
- 3.6 × 10²² FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
epoch count not stated C = 6 FLOP * 11B * 464B =
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 101
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- CPM-2: Large-scale Cost-effective Pre-trained Language Models
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
CPM-2 ki lett adva által Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, az országban rögzítve mint China, alatt June 2021. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,Academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language generation.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Mi került a felépítésébe
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 3.6 × 10²² 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 69,615,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
CPM-2 — gyakori kérdések
CPM-2— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2021. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
CPM-2— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language generation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
CPM-2— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 3.6 × 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.
CPM-2— 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.
CPM-2— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
CPM-2— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 11B. "we pretrain two models: an encoder-decoder bilingual model with 11 billion parameters (CPM2) and its corresponding MoE version with 198 billion parameters. ". 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.
CPM-2— Ki készítette ezt?
Kiadta Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
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..