PermuteFormer
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
- Peking University
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- China
- Pubblicato
- 6 September 2021
- Autori
- Peng Chen
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
- 149.7M
- Dati di addestramento
- 103,000,000 tokens
- Epoche
- 30
Parameterization appears to be similar to a vanilla transformer. 6 layers, hidden dimension of 512, feed forward dimension of 1024, 8 attention heads. This would imply 20,447,232 parameters without embedding weights, and 512*vocab_size embedding weights (assuming tied embedding and unembedding projections) They appear to use word-level tokenization: "We evaluate unidirectional PermuteFormer on WikiText-103 (Merity et al., 2017). It is a language modeling dataset with about 103 million tokens," …
WikiText-103 is about 103M tokens
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
- 2.8 × 10¹⁸ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 * (30 * 103M) * 149,697,024 = 2.775e18 This seems a bit small relative to their statement: "It takes about 10 days on 8 V100 GPUs to get all the figures in this paper" which suggests about 2.7e20 FLOPs at 30% MFU. Table 2 indicates that Performer and PermuteFormer take 0.23x to 0.58x as long to train as a Transformer model. Figure 2 appears to be the most compute intensive figure, and would take about 4 * (2.775e18) + 1 * (2.775e18 / 0.365) = 1.9e19 FLOPs.
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
- Chip utilizzati
- 8
- Consumo energetico
- 4.8 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
no specific license. training code: https://github.com/cpcp1998/PermuteFormer/tree/master/language_model
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Speculative
- Citazioni
- 23
- Dati di benchmark
- PermuteFormer
"Results show that PermuteFormer uniformly improves the performance of Performer, accelerates convergence, and achieves state-of-the-art on some tasks." "We conduct extensive experiments to evaluate PermuteFormer. It achieves strong empirical performance and obtains state-of-the-art on Long-Range Arena, a benchmark for efficient Transformers. It also improves the performance of Performer on language modeling tasks like WikiText-103"
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- PermuteFormer: Efficient Relative Position Encoding for Long Sequences
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
PermuteFormer è stato pubblicato da Peking University, nel paese registrato come China, durante September 2021. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il run di addestramento ha consumato circa 2.8 × 10¹⁸ 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
È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: sOTA improvement.
Risposte
PermuteFormer — domande comuni
PermuteFormer— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2.8 × 10¹⁸ 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.
PermuteFormer— 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.
PermuteFormer— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
PermuteFormer— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 149.7M. Parameterization appears to be similar to a vanilla transformer. 6 layers, hidden dimension of 512, feed forward dimension of 1024, 8 attention heads. This would imply 20,447,232 parameters without embedding weights, and 512*vocab_size embedding weights (assuming tied embedding and unembedding projections) They appear to use word-level tokenization: "We evaluate unidirectional PermuteFormer on WikiText-103 (Merity et al., 2017). It is a language modeling dataset with about 103 million tokens," and I confirmed that word-level tokenization results in about 102M words across train-test-validation. If this is the case, there are 267,735 unique words, so the embedding layer alone would be 137,080,320 parameters, for a total of 149,697,024. 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.
PermuteFormer— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Peking University, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia.
PermuteFormer— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 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.
PermuteFormer— 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.
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.