Transformer
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
- Google Research,Google Brain
- Szervezet típusa
- Industry,Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 12 June 2017
- Szerzők
- Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin
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
- 213M
- Képzési adatok
- 832,000,000 tokens
- Epochok
- 3
This page suggests the transformer has 213M parameters. "Although there are others architectures that make use of attention layers, none achieves so good results so fast. Not only that, but the only model that can compite against Transformer is the Slicenet22, proposed just fifteen days before. It takes much longer to train, due to the huge amount of parameters it requires (348 million against the 213 millions of Transformer), and the BLEU scores it achieves are slightly worse on average. In sh…
"We trained on the standard WMT 2014 English-German dataset consisting of about 4.5 million sentence pairs. Sentences were encoded using byte-pair encoding [3], which has a shared source-target vocabulary of about 37000 tokens. For English-French, we used the significantly larger WMT 2014 English-French dataset consisting of 36M sentences and split tokens into a 32000 word-piece vocabulary " In total, this is 40.5 million sentence-pairs. Assuming each sentence pair is 15-20 words in each langua…
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
- 7.4 × 10¹⁸ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware,Third-party estimation
"The model was trained during 300000 steps, roughly 3.5 days, using 8 NVIDIA P100 GPUs." source: https://ricardokleinklein.github.io/2017/11/16/Attention-is-all-you-need.html NVIDIA Tesla P100 has 9.3 teraFLOPS single-precision performance source: https://www.nvidia.com/en-gb/data-center/tesla-p100/ We assume 0.33 utilization performance, in line with OpenAI's "AI and compute" article source: https://openai.com/blog/ai-and-compute/ 9.3*10^12 FLOP / GPU / sec * 8 GPUs * 3.5 days * 24 hour /…
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA P100
- Használt chipek
- 8
- Chip-óra
- 672
- Fali óra idő
- 84 hours
- Teljesítményfogyasztás
- 4.2 kW
- Számítási költség
- $438
We trained our models on one machine with 8 NVIDIA P100 GPUs. For our base models using the hyperparameters described throughout the paper, each training step took about 0.4 seconds. We trained the base models for a total of 100,000 steps or 12 hours. For our big models,(described on the bottom line of table 3), step time was 1.0 seconds. The big models were trained for 300,000 steps (3.5 days).
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.
- Miért követik nyomon
- Highly cited,Historical significance
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 159,251
The original transformer
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Attention Is All You Need
- Utoljára frissítve
- 1 January 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Transformer ki lett adva által Google Research,Google Brain, az országban rögzítve mint United States of America, alatt June 2017. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,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.
Képzés és származás
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 7.4 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA P100. 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 832,000,000 szöveg tokenjei
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: highly cited,Historical significance.
Válaszok
Transformer — gyakori kérdések
Transformer— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 7.4 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA P100. 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.
Transformer— 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.
Transformer— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Transformer— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 213M. This page suggests the transformer has 213M parameters. "Although there are others architectures that make use of attention layers, none achieves so good results so fast. Not only that, but the only model that can compite against Transformer is the Slicenet22, proposed just fifteen days before. It takes much longer to train, due to the huge amount of parameters it requires (348 million against the 213 millions of Transformer), and the BLEU scores it achieves are slightly worse on average. In short, up to date it offers no profit over Transformer." https://ricardokleinklein.github.io/2017/11/16/Attention-is-all-you-need.html. 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.
Transformer— Ki készítette ezt?
Kiadta Google Research,Google Brain, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Industry.
Transformer— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2017. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Transformer— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot translation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
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..