Monarch-GPT-2-Small
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
- 72M
- Dati di addestramento
- 103,000,000 tokens
GPPT-2 small has 124M parameters: https://huggingface.co/openai-community/gpt2 upd see Table 2
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
- 9 × 10¹⁹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
400k iterations with batch size 512 (Appendix E) GPT 2 small on Huggingface has a context length of 1024 FLOP estimate using 6ND: 6*400000*512*1024*72000000=9.0596966e+19
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/tree/master/configs/model/gpt2model
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-Small
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
Informazioni su questo modello
Monarch-GPT-2-Small 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 training ha richiesto un budget di calcolo di circa 9 × 10¹⁹ 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.
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 103,000,000 token di testo
Risposte
Monarch-GPT-2-Small — domande comuni
Monarch-GPT-2-Small— 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-Small— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Monarch-GPT-2-Small— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 72M. GPPT-2 small has 124M parameters: https://huggingface.co/openai-community/gpt2 upd see Table 2. 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-Small— 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-Small— 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-Small— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Monarch-GPT-2-Small— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 9 × 10¹⁹ 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.