SB-LM
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
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 22 June 2007
- Autori
- T. Brants, Ashok Popat, P. Xu, F. Och, J. Dean
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
- 300B
- Dati di addestramento
- 1,800,000,000,000 tokens
Table 2
Table 2
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 × 10¹⁸ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
Assuming a Nehalem based processor with 8 FLOP/cycle (https://www.agner.org/optimize/microarchitecture.pdf#page=105.06) , 2 cores and 2.33 GHz clock speed: 8*2*2330000000=37280000000 FLOP/s Trained for 1 day on 1500 machines (Table 2) Compute: 1500*37280000000*1*24*60*60*0.3=1449446400000000000=1.4e18
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Chip utilizzati
- 1,500
- Tempo di parete
- 24 hours
Table 2
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Modello Frontier
- Yes
- Perché è monitorato
- Training cost,Highly cited
- Record fiducia
- Likely
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Large Language Models in Machine Translation
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
SB-LM è stato pubblicato da Google, nel paese registrato come United States of America, durante June 2007. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Addestramento e provenienza
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 1.4 × 10¹⁸ FLOP. 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 1,800,000,000,000 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: training cost,Highly cited.
Risposte
SB-LM — domande comuni
SB-LM— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.4 × 10¹⁸ FLOP. 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.
SB-LM— 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.
SB-LM— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
SB-LM— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 300B. Table 2. 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.
SB-LM— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
SB-LM— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 2007. 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.
SB-LM— 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.
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.