MGK 4 heads (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
- FPT Software AI Center,University of California Los Angeles (UCLA),VinUniversity,Deezer Research,Rice University,University of Texas at Austin
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia,Academia,Academia,Academia
- Paese
- Vietnam, United States of America, France
- Pubblicato
- 16 October 2021
- Autori
- Tam Nguyen, Tan M. Nguyen, Dung D. Le, Duy Khuong Nguyen, Viet-Anh Tran, Richard G. Baraniuk, Nhat Ho, Stanley J. Osher
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
- 90M
- Dati di addestramento
- tokens
- Epoche
- 120
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
- 8.9 × 10¹⁸ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
(90M parameters)(103M words)(4/3 tokens/word)(120 epochs)*6
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 A100
- Chip utilizzati
- 2
- Consumo energetico
- 1.6 kW
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
commercial license: https://github.com/minhtannguyen/transformer-mgk/blob/main/LICENSE train/inference code: https://github.com/minhtannguyen/transformer-mgk/blob/main/language-modeling/lmtool-fwms/README.md
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 39
- Dati di benchmark
- MGK 4 heads (medium)
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Improving Transformers with Probabilistic Attention Keys
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
MGK 4 heads (medium) è stato pubblicato da FPT Software AI Center,University of California Los Angeles (UCLA),VinUniversity,Deezer Research,Rice University,University of Texas at Austin, nel paese registrato come Vietnam, durante October 2021. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,Academia,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.
Come è stato addestrato
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 8.9 × 10¹⁸ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
MGK 4 heads (medium) — domande comuni
MGK 4 heads (medium)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 90M. 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.
MGK 4 heads (medium)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da FPT Software AI Center,University of California Los Angeles (UCLA),VinUniversity,Deezer Research,Rice University,University of Texas at Austin, basato su Vietnam, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia,Academia,Academia,Academia.
MGK 4 heads (medium)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 2021. 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.
MGK 4 heads (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.
MGK 4 heads (medium)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 8.9 × 10¹⁸ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. 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.
MGK 4 heads (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.
MGK 4 heads (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.