T2R + Random Init
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
- University of Washington,Microsoft,DeepMind,Allen Institute for AI
- Tipo di organizzazione
- Academia,Industry,Industry,Research collective
- Paese
- United States of America, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Pubblicato
- 24 March 2021
- Autori
- Jungo Kasai, Hao Peng, Yizhe Zhang, Dani Yogatama, Gabriel Ilharco, Nikolaos Pappas, Yi Mao, Weizhu Chen, Noah A. Smith
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
- 450M
- Dati di addestramento
- 103,000,000 tokens
- Epoche
- 205.48
- Dimensione del Batch
- 74,000
450M source: https://arxiv.org/pdf/2203.12644 table 3
"We train the model with a batch size of about 74K tokens with a total of 286K steps" 74000*286000 / 103000000 = 205.48 epochs
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
- 2.7 × 10¹⁹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting,Hardware
6 FLOP / token / parameter * 450000000 parameters * 74000 tokens per batch * 286000 steps = 5.71428e+19 FLOP 125000000000000 [assumed bf16] * 98 GPU-hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.323e+19 FLOP geometric mean: sqrt(5.71428e+19*1.323e+19) = 2.749544e+19
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
- Chip-ore
- 98
- Consumo energetico
- 4.9 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
- Unreleased
There's a repo but it's kind of inscrutable with no docs about T2R, not clear if the training code for this paper is in it: https://github.com/jungokasai/T2R/tree/master
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 94
- Dati di benchmark
- T2R + Random Init
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Finetuning Pretrained Transformers into RNNs
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
T2R + Random Init è stato pubblicato da University of Washington,Microsoft,DeepMind,Allen Institute for AI, nel paese registrato come United States of America, durante March 2021. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Industry,Industry,Research collective.
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
Il run di addestramento ha consumato circa 2.7 × 10¹⁹ 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.
Il set di addestramento si aggirava attorno a 103,000,000 token di testo
Risposte
T2R + Random Init — domande comuni
T2R + Random Init— 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.
T2R + Random Init— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
T2R + Random Init— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 450M. 450M source: https://arxiv.org/pdf/2203.12644 table 3. 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.
T2R + Random Init— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Washington,Microsoft,DeepMind,Allen Institute for AI, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Industry,Industry,Research collective.
T2R + Random Init— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in March 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.
T2R + Random Init— 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.
T2R + Random Init— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2.7 × 10¹⁹ 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.
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.