Chinchilla
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
- DeepMind
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Pubblicato
- 29 March 2022
- Autori
- Jordan Hoffmann, Sebastian Borgeaud, Arthur Mensch, Elena Buchatskaya, Trevor Cai, Eliza Rutherford, Diego de Las Casas, Lisa Anne Hendricks, Johannes Welbl, Aidan Clark, Tom Hennigan, Eric Noland, Katie Millican, George van den Driessche, Bogdan Damoc, Aurelia Guy, Simon Osindero, Karen Simonyan, Erich Elsen, Jack W. Rae, Oriol Vinyals, Laurent Sifre
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling
- Approccio
- Self-supervised learning
- Formato numerico
- BF16
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
- 70B
- Dati di addestramento
- 1,400,000,000,000 tokens
- Epoche
- 1
- Dimensione del Batch
- 3,000,000
"We test this hypothesis by training a predicted compute-optimal model, \chinchilla, that uses the same compute budget as \gopher but with 70B parameters and 4× more more data. \chinchilla uniformly and significantly outperforms \Gopher (280B), GPT-3 (175B), Jurassic-1 (178B), and Megatron-Turing NLG (530B) on a large range of downstream evaluation tasks."
Table 1 shows Chinchilla was training on 1.4 trillion tokens 1 token ~ 0.75 words
Table 1. "1.5M → 3M"
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
- 5.8 × 10²³ FLOP
- Come è stato stabilito
- Reported
"Both Chinchilla and Gopher have been trained for the same number of FLOPs but differ in the size of the model and the number of training tokens." We see the number of flops in table 3
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,Google TPU v3
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 di base
- Yes
- Probabilmente sopra 10²³ FLOP
- Yes
- Perché è monitorato
- SOTA improvement,Historical significance
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 3,188
- Dati di benchmark
- Chinchilla
Proposes new scaling law, with good empirical results
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Training Compute-Optimal Large Language Models
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
Chinchilla è stato pubblicato da DeepMind, nel paese registrato come United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante March 2022. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Cosa è stato necessario per costruirlo
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 5.8 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come Google TPU v4,Google TPU v3. 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 1,400,000,000,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: sOTA improvement,Historical significance.
Risposte
Chinchilla — domande comuni
Chinchilla— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 5.8 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come Google TPU v4,Google TPU v3. 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.
Chinchilla— 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.
Chinchilla— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Chinchilla— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 70B. "We test this hypothesis by training a predicted compute-optimal model, \chinchilla, that uses the same compute budget as \gopher but with 70B parameters and 4× more more data. \chinchilla uniformly and significantly outperforms \Gopher (280B), GPT-3 (175B), Jurassic-1 (178B), and Megatron-Turing NLG (530B) on a large range of downstream evaluation tasks.". 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.
Chinchilla— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da DeepMind, basato su United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, un'organizzazione categorizzata come industry.
Chinchilla— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in March 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.
Chinchilla— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
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.