PLUG
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
- Alibaba
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 19 April 2021
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling/generation
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
- 27B
- Dati di addestramento
- 60,000,000,000 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
- 3.6 × 10²² FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
128 Nvidia A100 for 35 days
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
- 128
- Tempo di parete
- 840 hours (35 days)
- Consumo energetico
- 103.7 kW
- Costo di calcolo
- $108,673
35 days
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
- Hosted access (no API)
- Codice di addestramento
- Unreleased
https://nlp.aliyun.com/portal#/BigText_chinese
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
- Confident
Was a SOTA in CLUE 1.0 https://www.cluebenchmarks.com/classification10.html
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Ultimo aggiornamento
- 18 December 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
PLUG è stato pubblicato da Alibaba, nel paese registrato come China, durante April 2021. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Addestramento e provenienza
Il run di addestramento ha consumato circa 3.6 × 10²² 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.
È stato addestrato su un corpus di circa 60,000,000,000 token di testo
È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: sOTA improvement.
Risposte
PLUG — domande comuni
PLUG— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in April 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.
PLUG— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
PLUG— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 3.6 × 10²² 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.
PLUG— 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.
PLUG— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
PLUG— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 27B. 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.
PLUG— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Alibaba, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
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.