Megatron-LM (1.2B)
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
- NVIDIA
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 17 September 2019
- Autori
- Mohammad Shoeybi, Mostofa Patwary, Raul Puri, Patrick LeGresley, Jared Casper, Bryan Catanzaro
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
- 1.2B
- Dati di addestramento
- 157,000,000,000 tokens
Table 1 in https://arxiv.org/pdf/1909.08053
300,000 *512*1,024 = 1.57e11 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
- 1.1 × 10²¹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
300,000*512*1,024 = 1.57e11 tokens 6*1.57e11*1.2e9 = 1.13e21 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 Tesla V100 SXM3 32 GB
- Chip utilizzati
- 1
- Consumo energetico
- 338 W
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
https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- Highly cited
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 2,766
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism
- Ultimo aggiornamento
- 29 May 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
Megatron-LM (1.2B) è stato pubblicato da NVIDIA, nel paese registrato come United States of America, durante September 2019. 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.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Cosa è stato necessario per costruirlo
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 1.1 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla V100 SXM3 32 GB. 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 157,000,000,000 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: highly cited.
Risposte
Megatron-LM (1.2B) — domande comuni
Megatron-LM (1.2B)— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Megatron-LM (1.2B)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 1.2B. Table 1 in https://arxiv.org/pdf/1909.08053. 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.
Megatron-LM (1.2B)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da NVIDIA, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
Megatron-LM (1.2B)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2019. 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.
Megatron-LM (1.2B)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation. 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.
Megatron-LM (1.2B)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.1 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla V100 SXM3 32 GB. 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.
Megatron-LM (1.2B)— 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.
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.