U-PaLM (540B)
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
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 20 October 2022
- Autori
- Yi Tay, Jason Wei, Hyung Won Chung, Vinh Q. Tran, David R. So, Siamak Shakeri, Xavier Garcia, Huaixiu Steven Zheng, Jinfeng Rao, Aakanksha Chowdhery, Denny Zhou, Donald Metzler, Slav Petrov, Neil Houlsby, Quoc V. Le, Mostafa Dehghani
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language generation, Language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Quantitative reasoning
- Modello di base
- PaLM (540B)
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
- 540B
- Dati di addestramento
- 1,300,000,000 tokens
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
- 2.5 × 10²⁴ FLOP
- Come è stato stabilito
- Comparison with other models
- Addestramento fine
- 4 × 10²¹ FLOP
"The total number of extra tokens we train on for the 540B model is approximately 1.3 Billion which constitutes 0.16% extra computation... Training an U-PaLM 540B model only consumes 512 TPUv4 chips and finishes in about 5 days which is considered to be lightweight." original PaLM was 2.527e+24. adding 0.16% is ~2.53e24
"The total number of extra tokens we train on for the 540B model is approximately 1.3 Billion which constitutes 0.16% extra computation... Training an U-PaLM 540B model only consumes 512 TPUv4 chips and finishes in about 5 days which is considered to be lightweight." PaLM was 2.5e24 0.16% of that is 4e21
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
- Google TPU v4
- Chip utilizzati
- 512
- Chip-ore
- 61,440
- Tempo di parete
- 120 hours
- Consumo energetico
- 348.3 kW
5 days
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.
- Modello Frontier
- Yes
- Probabilmente sopra 10²³ FLOP
- Yes
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 76
Figure 3 "We show that U-PaLM 540B outperforms PaLM 540B on 21 out of 26 tasks. Given that PaLM is the SOTA language model on these tasks, this makes U-PaLM the new state-of-the-art on these tasks." performance improvement equivalent to 2x training efficiency: "Impressively, at 540B scale, we show an approximately 2x computational savings rate where U-PaLM achieves the same performance as the final PaLM 540B model at around half its computational budget "
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Transcending Scaling Laws with 0.1% Extra Compute
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
U-PaLM (540B) è stato pubblicato da Google, nel paese registrato come United States of America, durante October 2022. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language generation, Language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Quantitative reasoning.
Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, PaLM (540B). È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.
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 2.5 × 10²⁴ FLOP, su hardware registrato come Google TPU v4. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
È stato addestrato su un corpus di circa 1,300,000,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: sOTA improvement.
Risposte
U-PaLM (540B) — domande comuni
U-PaLM (540B)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 540B. 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.
U-PaLM (540B)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
U-PaLM (540B)— 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.
U-PaLM (540B)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language generation, Language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Quantitative reasoning. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
U-PaLM (540B)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2.5 × 10²⁴ FLOP, su hardware registrato come Google TPU v4. 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.
U-PaLM (540B)— 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.
U-PaLM (540B)— 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.