LaMDA
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
- 10 February 2022
- Autori
- Romal Thoppilan, Daniel De Freitas, Jamie Hall, Noam Shazeer, Apoorv Kulshreshtha, Heng-Tze Cheng, Alicia Jin, Taylor Bos, Leslie Baker, Yu Du, YaGuang Li, Hongrae Lee, Huaixiu Steven Zheng, Amin Ghafouri, Marcelo Menegali, Yanping Huang, Maxim Krikun, Dmitry Lepikhin, James Qin, Dehao Chen, Yuanzhong Xu, Zhifeng Chen, Adam Roberts, Maarten Bosma, Yanqi Zhou, Chung-Ching Chang, Igor Krivokon, Will…
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
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
- 137B
- Dati di addestramento
- 2,080,000,000,000 tokens
- Dimensione del Batch
- 256,000
"LaMDA is a family of Transformer-based neural language models specialized for dialog, which have up to 137B parameters"
"and are pre-trained on 1.56T words of public dialog data and web text"
"All models were trained with 256K tokens per batch"
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
- 3.6 × 10²³ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
"The total FLOPS is 56.5% * 123 TFLOPS/s * 1024 chips * 57.7 days = 3.55E+23" From https://arxiv.org/pdf/2201.08239.pdf p.18
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 v3
- Chip utilizzati
- 1,024
- Chip-ore
- 1,418,240
- Tempo di parete
- 1,385 hours (57.7 days)
- Utilizzo dell'hardware
- HFU 56.5%
- Consumo energetico
- 927.2 kW
- Costo di calcolo
- $229,950
57.7 days * 24
"We used the Lingvo framework [94] for training and achieved 123 TFLOPS/sec with 56.5% FLOPS utilization" HFU = 0.5650
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
- Historical significance
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 1,863
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- LaMDA: Language Models for Dialog Applications
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
LaMDA è stato pubblicato da Google, nel paese registrato come United States of America, durante February 2022. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
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.
Come è stato addestrato
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 3.6 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come Google TPU v3. 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 2,080,000,000,000 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: historical significance.
Risposte
LaMDA — domande comuni
LaMDA— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 137B. "LaMDA is a family of Transformer-based neural language models specialized for dialog, which have up to 137B parameters". 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.
LaMDA— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
LaMDA— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in February 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.
LaMDA— 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.
LaMDA— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 3.6 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come 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.
LaMDA— 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.
LaMDA— 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.