Mixture-of-Depths
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Google DeepMind,McGill University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms)
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia,Academia
- Paese
- United States of America, Canada
- Pubblicato
- 2 April 2024
- Autori
- David Raposo, Sam Ritter, Blake Richards, Timothy Lillicrap, Peter Conway Humphreys, Adam Santoro
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling/generation
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 3B
- Dati di addestramento
- tokens
Figure 4: "We used the 12.5% capacity MoD variant to perform an isoFLOP analysis for 6e18, 2e19, and 1e20 FLOPs, training models varying in size from 60M to 3B parameters"
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 1 × 10²⁰ FLOP
- Come è stato stabilito
- Reported
Figure 4: "We used the 12.5% capacity MoD variant to perform an isoFLOP analysis for 6e18, 2e19, and 1e20 FLOPs, training models varying in size from 60M to 3B parameters"
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 187
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Mixture-of-Depths: Dynamically allocating compute in transformer-based language models
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
Mixture-of-Depths è stato pubblicato da Google DeepMind,McGill University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms), nel paese registrato come United States of America, durante April 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry,Academia,Academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Come è stato addestrato
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 1 × 10²⁰ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
Mixture-of-Depths — domande comuni
Mixture-of-Depths— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Mixture-of-Depths— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 3B. Figure 4: "We used the 12.5% capacity MoD variant to perform an isoFLOP analysis for 6e18, 2e19, and 1e20 FLOPs, training models varying in size from 60M to 3B parameters". Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Mixture-of-Depths— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google DeepMind,McGill University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms), basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia,Academia.
Mixture-of-Depths— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in April 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
Mixture-of-Depths— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
Mixture-of-Depths— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1 × 10²⁰ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
Mixture-of-Depths— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.