Linear Transformer (small)
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
- IDSIA,SUPSI
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- Switzerland
- Közölt
- 22 February 2021
- Szerzők
- Imanol Schlag, Kazuki Irie, Jürgen Schmidhuber
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling, Translation
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
- 40M
- Képzési adatok
- 103,000,000 tokens
- Epochok
- 120
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
- 1.7 × 10¹⁸ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
"For the small and medium configurations, we use batch sizes of 96 and 56 sequences, respectively, and train for about 120 and 70 epochs." Training compute: 6*40000000*70*103000000=1.7304e+18
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA V100
- Használt chipek
- 2
- Teljesítményfogyasztás
- 1.2 kW
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
- Open source
code, Apache license: https://github.com/IDSIA/lmtool-fwp/tree/master/example_scripts/2021_linear_transformers_are_secretly_fwps
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 405
- Benchmark adatok
- Linear Transformer (small)
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Linear Transformers Are Secretly Fast Weight Programmers
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Linear Transformer (small) ki lett adva által IDSIA,SUPSI, az országban rögzítve mint Switzerland, alatt February 2021. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling, Translation.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Képzés és származás
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 1.7 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA V100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A tanító készlet kb. futott 103,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
Linear Transformer (small) — gyakori kérdések
Linear Transformer (small)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.7 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA V100. 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.
Linear Transformer (small)— 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.
Linear Transformer (small)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Linear Transformer (small)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 40M. 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.
Linear Transformer (small)— Ki készítette ezt?
Kiadta IDSIA,SUPSI, alapján Switzerland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
Linear Transformer (small)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a February 2021. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Linear Transformer (small)— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling, Translation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
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..