Flan-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
- Hyung Won Chung, Le Hou, Shayne Longpre, Barret Zoph, Yi Tay, William Fedus, Yunxuan Li, Xuezhi Wang, Mostafa Dehghani, Siddhartha Brahma, Albert Webson, Shixiang Shane Gu, Zhuyun Dai, Mirac Suzgun, Xinyun Chen, Aakanksha Chowdhery, Alex Castro-Ros, Marie Pellat, Kevin Robinson, Dasha Valter, Sharan Narang, Gaurav Mishra, Adams Yu, Vincent Zhao, Yanping Huang, Andrew Dai, Hongkun Yu, Slav Petrov, …
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, Question answering, Mathematical 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
- 1,400,000,000 tokens
540B
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
- Reported,Hardware
- Addestramento fine
- 5.6 × 10²¹ FLOP
0.2% greater than Palm 540B, which used 2.5e24
5.6e21 per Table 2 "we only use 0.2% of the pre-training compute to instruction-finetune Flan-PaLM 540B (approximately 512 v4 TPU chips for 37 hours)" 512 * 37 * 3600 * 275 teraflops * 0.3 = 5.6e21 (so 30% utilization was correct)
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
- 18,944
- Tempo di parete
- 37 hours
- Utilizzo dell'hardware
- MFU 18.9%
- Consumo energetico
- 348.3 kW
"we only use 0.2% of the pre-training compute to instruction-finetune Flan-PaLM 540B (approximately 512 v4 TPU chips for 37 hours)"
Estimated training compute: 2.5e24 FLOPs at 100% utilization, based on GPU-hours: 37 * 512 * 3600 * 3.12e14 = 2.128e22 Therefore, we can calculate utilization from known compute and maximum possible compute: MFU = 3.76e24 / 1.987e25 = 0.1892
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
- Highly cited,SOTA improvement
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 4,129
>1k cites "Flan-PaLM 540B achieves state-of-the-art performance on several benchmarks, such as 75.2% on five-shot MMLU."
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Scaling Instruction-Finetuned Language Models
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
Flan-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 modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning.
Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, PaLM (540B). Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il run di addestramento ha consumato 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.
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 1,400,000,000 token di testo
È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: highly cited,SOTA improvement.
Risposte
Flan-PaLM 540B — domande comuni
Flan-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.
Flan-PaLM 540B— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning. 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.
Flan-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.
Flan-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.
Flan-PaLM 540B— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Flan-PaLM 540B— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 540B. 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.
Flan-PaLM 540B— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
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.