NAS+ESS (156M)
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
- Northeastern University (China),Chinese Academy of Sciences,NiuTrans Research,Kingsoft
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Industry
- Ország
- China
- Közölt
- 6 May 2020
- Szerzők
- Yinqiao Li, Chi Hu, Yuhao Zhang, Nuo Xu, Yufan Jiang, Tong Xiao, Jingbo Zhu, Tongran Liu, Changliang Li
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Neural Architecture Search - NAS, Language modeling
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
- 156M
- Képzési adatok
- 103,000,000 tokens
- Epochok
- 30
156M (Table 2)
"The batch size was 128 and the number of hidden units was 300"
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
- 2.9 × 10¹⁸ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 156 * 10^6 parameters * 103000000 tokens * 30 epochs = 2.89224e+18 FLOP
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
- Használt chipek
- 1
- Teljesítményfogyasztás
- 280 W
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
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 12
- Benchmark adatok
- NAS+ESS (156M)
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Learning Architectures from an Extended Search Space for Language Modeling
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
NAS+ESS (156M) ki lett adva által Northeastern University (China),Chinese Academy of Sciences,NiuTrans Research,Kingsoft, az országban rögzítve mint China, alatt May 2020. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia,Industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása neural Architecture Search - NAS, Language modeling.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Képzés és származás
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 2.9 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti. 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
NAS+ESS (156M) — gyakori kérdések
NAS+ESS (156M)— 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.
NAS+ESS (156M)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
NAS+ESS (156M)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 156M. 156M (Table 2). 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.
NAS+ESS (156M)— Ki készítette ezt?
Kiadta Northeastern University (China),Chinese Academy of Sciences,NiuTrans Research,Kingsoft, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Industry.
NAS+ESS (156M)— 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.
NAS+ESS (156M)— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot neural Architecture Search - NAS, Language modeling. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
NAS+ESS (156M)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.9 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti. 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.
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..