GPT3-6.7B (rerun of original)

Zárt súlyok Microsoft,OpenAI 6.7B Paraméterek May 2020

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
Microsoft,OpenAI
Szervezet típusa
Industry,Industry
Ország
United States of America
Közölt
28 May 2020
Szerzők
Greg Yang, Edward J. Hu, Igor Babuschkin, Szymon Sidor, Xiaodong Liu, David Farhi, Nick Ryder, Jakub Pachocki, Weizhu Chen, Jianfeng Gao

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Language
Feladat
Language modeling/generation
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
6.7B

6.7B

Képzési adatok
300,000,000,000 tokens

300B tokens (Figure 15) - same as original gpt-3 10K training steps

Epochok
1

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
1.2 × 10²² FLOP

6 FLOP / token / parameter * 6.7 * 10^9 parameters * 300 * 10^9 tokens = 1.206e+22 FLOP

Hogyan jött létre
Operation counting

A tréning futás

Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.

Képzési hardver
NVIDIA V100

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

repo here, don't think there's GPT-3 code though https://github.com/microsoft/mup/blob/main/README.md

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Confident
Hivatkozások
262
Benchmark adatok
GPT3-6.7B (rerun of original)

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Tensor Programs V: Tuning Large Neural Networks via Zero-Shot Hyperparameter Transfer
Utoljára frissítve
25 May 2026

Mit jelentenek a számok

Erről a modelről

GPT3-6.7B (rerun of original) ki lett adva által Microsoft,OpenAI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt May 2020. A kiadó kategóriája alá tartozik industry,Industry.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation.

Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.

Hogyan lett betanítva

A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 1.2 × 10²² 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 képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 300,000,000,000 szöveg tokenjei

Válaszok

GPT3-6.7B (rerun of original) — gyakori kérdések

01

GPT3-6.7B (rerun of original)— 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.

02

GPT3-6.7B (rerun of original)— Nyílt forráskódú?

Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.

03

GPT3-6.7B (rerun of original)— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 6.7B. 6.7B. 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.

04

GPT3-6.7B (rerun of original)— Ki készítette ezt?

Kiadta Microsoft,OpenAI, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Industry.

05

GPT3-6.7B (rerun of original)— Mikor adták ki?

Kibocsátották a May 2020. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

06

GPT3-6.7B (rerun of original)— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

07

GPT3-6.7B (rerun of original)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 1.2 × 10²² 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.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 25 May 2026

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..