Monarch-GPT-2-Medium
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
- Stanford University,University at Buffalo,University of Michigan
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 1 April 2022
- Autori
- Tri Dao, Beidi Chen, Nimit Sohoni, Arjun Desai, Michael Poli, Jessica Grogan, Alexander Liu, Aniruddh Rao, Atri Rudra, Christopher Ré
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- 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
- 165M
- Dati di addestramento
- tokens
- Epoche
- 110
165M table 2 "For dense models, we use standard implementations of GPT-2 [86] from Huggingface transformers library and from Nvidia’s Megatron-LM repo. We follow the training recipe of the Megatron-LM repo. The Monarch version of these models simply swap out the dense weight matrices in the attention blocks (projection matrices) and in the FFN block (linear layers) with Monarch matrices."
"We use an effective batch size of 512" GPT-2-Medium: 10+100 epochs on wikitext-103 + 4k/400k iterations on openwebtext
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
- 4.4 × 10²⁰ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
"We use an effective batch size of 512" GPT-2-Medium: 10+100 epochs on wikitext-103 + 4k/400k iterations on openwebtext 6 FLOP / parameter / token * 165 * 10^6 parameters * (103000000 tokens * 110 epochs + 512 * 404000) = 1.142147952 × 10^19 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 V100
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
- Open source
apache for code: https://github.com/HazyResearch/fly/tree/master https://github.com/HazyResearch/fly/blob/master/src/train.py
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 130
- Dati di benchmark
- Monarch-GPT-2-Medium
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Monarch: Expressive Structured Matrices for Efficient and Accurate Training
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
Monarch-GPT-2-Medium è stato pubblicato da Stanford University,University at Buffalo,University of Michigan, nel paese registrato come United States of America, durante April 2022. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Academia,Academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Addestramento e provenienza
Il run di addestramento ha consumato circa 4.4 × 10²⁰ 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
Monarch-GPT-2-Medium — domande comuni
Monarch-GPT-2-Medium— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 165M. 165M table 2 "For dense models, we use standard implementations of GPT-2 [86] from Huggingface transformers library and from Nvidia’s Megatron-LM repo. We follow the training recipe of the Megatron-LM repo. The Monarch version of these models simply swap out the dense weight matrices in the attention blocks (projection matrices) and in the FFN block (linear layers) with Monarch matrices.". 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.
Monarch-GPT-2-Medium— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Stanford University,University at Buffalo,University of Michigan, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia.
Monarch-GPT-2-Medium— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in April 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.
Monarch-GPT-2-Medium— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. 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.
Monarch-GPT-2-Medium— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 4.4 × 10²⁰ 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.
Monarch-GPT-2-Medium— 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.
Monarch-GPT-2-Medium— 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.