CLUE
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
- Naver Clova,Naver AI Lab
- Tipo di organizzazione
- Industry,Industry
- Paese
- Korea (Republic of)
- Pubblicato
- 22 November 2022
- Autori
- Kyuyong Shin, Hanock Kwak, Su Young Kim, Max Nihlen Ramstrom, Jisu Jeong, Jung-Woo Ha, Kyung-Min Kim
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Recommendation
- Compito
- Recommender system
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
- 160M
- Dati di addestramento
- tokens
- Epoche
- 8
- Dimensione del Batch
- 256
160m
Pre-training: We construct a sufficiently large-scale dataset with more than 50B (50741643225) behavior tokens collected over 2 years from search engine and e-commerce platform. Number of behavior tokens 50,741,643,225 (Appendix 1) Downstream: Books: We collect 1,298,489 review logs of 100,000 unique users and 504,572 unique books. Clothing: We collect 928,598 review logs of 100,000 unique users and 314,943 unique clothing, shoes, and jewelry. 50741643225+1298489+928598=50743870312
CLUE is trained with 160M parameters, sequence length (128), and batch size (256).
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
- 3.5 × 10¹⁸ FLOP
- Come è stato stabilito
- Reported,Operation counting
using graph reader on Figure 2 b for the upper right point: 0.04 PF-days * 10^15 FLOPS/s* 3600s*24h=3456000000000000000 counting operations: =160000000.00*50743870312*6=4.871411549952 × 10^19 "The computation (PF-days) is calculated as 6 × # of parameters × batch size × # of training steps × sequence length divided by one PF-day = 8.64 × 10^19. We train all models for 100,000 steps."
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA V100
- Chip utilizzati
- 64
- Tempo di parete
- 168 hours (7 days)
- Consumo energetico
- 38.4 kW
We shuffle the dataset at every epoch and train the model for 8 epochs, where the transfer performance begins to plateau. The total training time takes 7 days on 64 V100 GPUs.
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Scaling Law for Recommendation Models: Towards General-purpose User Representations
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
CLUE è stato pubblicato da Naver Clova,Naver AI Lab, nel paese registrato come Korea (Republic of), durante November 2022. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,Industry.
Funziona nel dominio di Recommendation, ed è registrato come eseguire il compito di recommender system.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Addestramento e provenienza
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 3.5 × 10¹⁸ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA V100. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
CLUE — domande comuni
CLUE— 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.
CLUE— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
CLUE— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 160M. 160m. 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.
CLUE— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Naver Clova,Naver AI Lab, basato su Korea (Republic of), un'organizzazione categorizzata come industry,Industry.
CLUE— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in November 2022. 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.
CLUE— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Recommendation, e viene registrato come gestire il compito di recommender system. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
CLUE— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 3.5 × 10¹⁸ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA V100. 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.
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.