Wu Dao - Wen Yuan
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
- Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- China
- Pubblicato
- 11 January 2021
- Autori
- Liu Zhiyuan, Huang Minlie, Han Wentao, Liu Yang, Zhu Xiaoyan, Sun Maosong, Zhang Zhengyan, Gu Yuxian, Han Xu, Chen Shengqi, Xiao Chaojun, Yao Yuan, Qi Fanchao, Guan Jian, Ke Pei, Zhou Hao, Sun Zhenbo, Cai Yanzheng, Zeng Guoyang, Tan Zhixing, Qin Yujia, Su Yusheng Si Chenglei, Hu Xueyu, Li Wenhao, Wang Fengyu, Yi Jing, Wang Xiaozhi, Chen Weize, Ding Ning, Zhang Jiajie
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
- Approccio
- Self-supervised learning
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
- 2.6B
- Dati di addestramento
- tokens
"It has 2.6 billion parameters and is capable of performing cognitive activities such as memorization, comprehension, retrieval, numerical calculation, multi-language, etc." https://medium.com/syncedreview/chinas-gpt-3-baai-introduces-superscale-intelligence-model-wu-dao-1-0-98a573fc4d70
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
- 6.5 × 10²⁰ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
64 Nvidia V100 GPUs for two weeks 64 GPUs * 2.8e13 FLOP/s /GPU * 14*24*60*60s * 0.3 [utilization rate]
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
- 64
- Tempo di parete
- 336 hours (14 days)
- Consumo energetico
- 39.0 kW
two weeks = 336 hours
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
- API access
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Tencent: Facing cognition, Zhiyuan Research Institute and several units released a super-large-scale new pre-training model "Enlightenment·Wenhui"
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
Wu Dao - Wen Yuan è stato pubblicato da Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, nel paese registrato come China, durante January 2021. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.
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.
Cosa è stato necessario per costruirlo
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 6.5 × 10²⁰ 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
Wu Dao - Wen Yuan — domande comuni
Wu Dao - Wen Yuan— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia.
Wu Dao - Wen Yuan— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in January 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.
Wu Dao - Wen Yuan— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Wu Dao - Wen Yuan— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 6.5 × 10²⁰ 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.
Wu Dao - Wen Yuan— 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.
Wu Dao - Wen Yuan— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Wu Dao - Wen Yuan— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 2.6B. "It has 2.6 billion parameters and is capable of performing cognitive activities such as memorization, comprehension, retrieval, numerical calculation, multi-language, etc." https://medium.com/syncedreview/chinas-gpt-3-baai-introduces-superscale-intelligence-model-wu-dao-1-0-98a573fc4d70. 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.
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.