XY-LENTXL
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
- Microsoft
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 26 October 2022
- Autori
- Barun Patra, Saksham Singhal, Shaohan Huang, Zewen Chi, Li Dong, Furu Wei, Vishrav Chaudhary, Xia Song
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Representation learning, Language modeling
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
- 2B
- Dati di addestramento
- 600,000,000,000 tokens
- Dimensione del Batch
- 4,000,000
Figure 1
Table 9: 150k steps 4M batch tokens per task 150000 * 4* 10^6 = 600B tokens
Table 9
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
- 7.2 × 10²¹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 2*10^9 parameters [figure 1] * 600 * 10^9 tokens [see dataset size notes] = 7.2e+21 FLOP
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 H100 SXM5 80GB
- Chip utilizzati
- 512
- Consumo energetico
- 717.0 kW
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
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Beyond English-Centric Bitexts for Better Multilingual Language Representation Learning
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
XY-LENTXL è stato pubblicato da Microsoft, nel paese registrato come United States of America, durante October 2022. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di representation learning, Language modeling.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Come è stato addestrato
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 7.2 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H100 SXM5 80GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il set di addestramento si aggirava attorno a 600,000,000,000 token di testo
Risposte
XY-LENTXL — domande comuni
XY-LENTXL— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 2B. Figure 1. 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.
XY-LENTXL— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Microsoft, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
XY-LENTXL— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 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.
XY-LENTXL— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di representation learning, Language modeling. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
XY-LENTXL— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 7.2 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.
XY-LENTXL— 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.
XY-LENTXL— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
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.