T2R + Pretrain
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
- Tipo di organizzazione
- Academia,Industry,Industry
- 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
- 668.9M
- Dati di addestramento
- tokens
- Epoche
- 34.47
Vocabulary size unclear, ~260k if they directly use WT 103 Assumed tied embeddings Remaining parameters: 32 layers 8 attention heads (H) 128 head dimensions (N, D) 1024 model (embedding) dimensions (W, M) 4096 feedforward dimensions "We partition the training data into non-overlapping blocks of 512 contiguous tokens" MLP layer: 2*1024*4096=8388608 Att layer: H×(W×(2×D + N) + N×M) 8*(1024*(2*128+128)+128*1024)=4194304 Total non embedding: 32*(8388608+4194304)=402653184 Embedding: 260000*1024…
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
- 1.4 × 10¹⁹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting,Hardware
Table 4, "We found that we could speed up training by reducing the warm-up steps, total update steps, maximum and minimum rates, and batch size to 8K steps, 142K steps, 5 ⋅ 10−6, 0.5, and 25K tokens " 142K updates, 25k token batches Training compute: 6*668893184*142000*25000=1.4247425e+19 GPU hour estimate: 98*60*60*125000000000000*0.3=1.323e+19 Geometric mean: 13729291050524059648 Epochs: 142000*25000/103000000=34.4660194175
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
- Tempo di parete
- 12 hours
- 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
- Confident
- Citazioni
- 94
- Dati di benchmark
- T2R + Pretrain
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
Informazioni su questo modello
T2R + Pretrain è stato pubblicato da University of Washington,Microsoft,DeepMind, nel paese registrato come United States of America, durante March 2021. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia,Industry,Industry.
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 1.4 × 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.
Risposte
T2R + Pretrain — domande comuni
T2R + Pretrain— 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.
T2R + Pretrain— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.4 × 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.
T2R + Pretrain— 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 + Pretrain— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
T2R + Pretrain— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 668.9M. Vocabulary size unclear, ~260k if they directly use WT 103 Assumed tied embeddings Remaining parameters: 32 layers 8 attention heads (H) 128 head dimensions (N, D) 1024 model (embedding) dimensions (W, M) 4096 feedforward dimensions "We partition the training data into non-overlapping blocks of 512 contiguous tokens" MLP layer: 2*1024*4096=8388608 Att layer: H×(W×(2×D + N) + N×M) 8*(1024*(2*128+128)+128*1024)=4194304 Total non embedding: 32*(8388608+4194304)=402653184 Embedding: 260000*1024=266240000 Total: 402653184+266240000=668893184. 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 + Pretrain— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Washington,Microsoft,DeepMind, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Industry,Industry.
T2R + Pretrain— 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.
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.