GShard (dense)
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
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 30 June 2020
- Szerzők
- Dmitry Lepikhin, HyoukJoong Lee, Yuanzhong Xu, Dehao Chen, Orhan Firat, Yanping Huang, Maxim Krikun, Noam Shazeer, Zhifeng Chen
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Translation
- Megközelítés
- Self-supervised learning
- Numerikus formátum
- FP32
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
- 2.3B
- Képzési adatok
- 346,666,666,667 tokens
- Tételméret
- 4,000,000
"Our best quality dense single Transformer model (2.3B parameters) achieving ∆BLEU of 6.1, was trained with GPipe [15] on 2048 TPU v3 cores for 6 weeks or total of 235.5 TPU v3 core-years."
"We focus on improving the translation quality (measured in terms of BLEU score [48]) from all 100 languages to English. This resulted in approximately 13 billion training examples to be used for model training" Each example is a sentence pair. Assuming 20 words per sentence and 4/3 tokens per word, that is 13*20*4/3 billion tokens
Table 3, bolded row is best 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
- 4.8 × 10²² FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting,Hardware
Trained for a total of 235.5 TPU v3 core-years. Hardware estimate: 235.5 * 365.25 * 24 * 3600 * (1.23e14 / 2) * 0.3 = 1.371e23 Footnote 10 indicates 300k steps and 4M tokens/step -> 1.2T tokens Arithmetic estimate: 6 * 2.3B * 1.2T = 1.656e22 FLOPs Geometric mean: sqrt(1.371e23 * 1.656e22) = 4.765e22
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
- Használt chipek
- 1,024
- Chip-óra
- 1,032,192
- Fali óra idő
- 1,008 hours (42 days)
- Teljesítményfogyasztás
- 939.5 kW
- Számítási költség
- $266,200
6 weeks = 1008 hours
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
training code is open, Apache: https://github.com/tensorflow/lingvo/tree/master/lingvo/tasks/lm
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Határmodell
- Yes
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 1,992
"such a giant model can efficiently be trained on 2048 TPU v3 accelerators in 4 days to achieve far superior quality for translation from 100 languages to English compared to the prior art" I don't see any standard benchmark that they claim SOTA on
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
GShard (dense) ki lett adva által Google, az országban rögzítve mint United States of America, alatt June 2020. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása translation.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 4.8 × 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 346,666,666,667 szöveg tokenjei
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.
Válaszok
GShard (dense) — gyakori kérdések
GShard (dense)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 2.3B. "Our best quality dense single Transformer model (2.3B parameters) achieving ∆BLEU of 6.1, was trained with GPipe [15] on 2048 TPU v3 cores for 6 weeks or total of 235.5 TPU v3 core-years.". 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.
GShard (dense)— Ki készítette ezt?
Kiadta Google, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
GShard (dense)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2020. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
GShard (dense)— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot translation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
GShard (dense)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 4.8 × 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.
GShard (dense)— 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.
GShard (dense)— 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..