QMoE: compressed SwitchTransformer TPS-rekenmachine
Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..
Bereken voor dit model
818 kaarten die we hebben specificaties voor
Welke GPU's kunnen draaien QMoE: compressed SwitchTransformer?
Stel de invoer in, lees het antwoord
Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..
Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.
0 kaarten passen
Berekenen| Heeft | Kwantificatie | Past | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Geen kaart in onze catalogus kan dit model met deze instellingen draaien.. |
|||||||
Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Institute of Science and Technology Austria (ISTA),Neural Magic
- Organisatietype
- Academia,Industry
- Land
- Austria, United States of America
- Gepubliceerd
- 25 October 2023
- Auteurs
- Elias Frantar, Dan Alistarh
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling
- Basis model
- Switch
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 1.6T
- Training gegevens
- 576,000,000,000 tokens
"Concretely, QMoE can compress the 1.6 trillion parameter SwitchTransformer-c2048 model to less than 160GB" Same parameter count as base model. This paper compresses the model; there is no learning from data.
In this paper, the authors compress the SwitchTransformer-c2048 model. There is no training dataset used.
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Fijn-tuning compute
- 1 × 10¹⁸ FLOP
(1) * (38.71 * 10 ** 12) * (0.3) * (24 * 3600) = 1003363200000000000 (num gpu) * (peak flop) * (assumed utilization rate) * (time in seconds) from the paper: "This allows us to apply data-dependent compression to massive MoEs, while preserving the key feature of post-training compression techniques: the ability to perform effective compression using only modest computational resources, e.g., a single NVIDIA A6000 GPU and less than one day of compute." A6000 have 38.71 TFLOPs from https://www.tec…
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA RTX A6000
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Open — downloadable
- Toegang tot model
- Open weights (unrestricted)
- Training code
- Open source
apache 2.0 github.com/IST-DASLab/qmoe
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 47
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- QMoE: Practical Sub-1-Bit Compression of Trillion-Parameter Models
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
De hardwarekant
QMoE: compressed SwitchTransformer bereikt een parameter telling van 1.6T. Dat is meer dan wat enige enkele grafische kaart bevat. Het draaien ervan betekent ofwel het splitsen over meerdere kaarten of het huren van hardware die voor de klus is gebouwd, en elke kaart die het alleen kan vasthouden, is een datacenteronderdeel. Het aantal dat kan: 0.
Achtergrond
QMoE: compressed SwitchTransformer werd gepubliceerd door Institute of Science and Technology Austria (ISTA),Neural Magic, in het land geregistreerd als Austria, tijdens October 2023. De categorie waaronder de uitgever valt is academia,Industry.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling.
In plaats van vanaf nul te worden getraind, is het afgeleid van Switch. De meeste modellen op deze schaal zijn aangepast van een bestaande basis in plaats van vanuit het niets gebouwd.
De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze gedownload en onbeperkt, offline, op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd, zonder dat er een account aan verbonden is.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
Het is getraind op een corpus van ongeveer 576,000,000,000 tekstokens
Stap voor stap
Hoe een GPU te kiezen voor QMoE: compressed SwitchTransformer
De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..
-
01
Lees eerst de geheugenfiguur
De tabel vermeldt elke kaart die in staat is om te bevatten. QMoE: compressed SwitchTransformer. Geen hoeveelheid verwerkingskracht compenseert een kaart die het niet kan vasthouden.
-
02
Bepaal hoe lang je gesprekken duren
Het gesprek verbruikt ook geheugen en groeit naarmate het vordert. Stel de schuifregelaar in op de lengte die je verwacht, want bij lange CONTEXT kan een KAART die korte vragen gemakkelijk afhandelt, verworpen worden door QMoE: compressed SwitchTransformer.
-
03
Stel een kwaliteitsvloer in
Elke kaart draait de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan vasthouden.. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
-
04
Sorteer op snelheid
De snelheid volgorde is effectief een volgorde op basis van GPU VRAM. QMoE: compressed SwitchTransformer. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte.
-
05
Controleer het geschiktheidsadvies voordat je koopt
Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van QMoE: compressed SwitchTransformer. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
-
06
Zie wat die kaart nog meer draait
Het volgen van een GPU-kaart naar zijn eigen pagina toont elk ander model dat het kan bevatten, wat de vraag is die volgt zodra je je hebt ingesteld op QMoE: compressed SwitchTransformer.
Antwoorden
QMoE: compressed SwitchTransformer — veelgestelde vragen
QMoE: compressed SwitchTransformer— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
QMoE: compressed SwitchTransformer— waar kan ik het downloaden?
De gewichten zijn gepubliceerd, hoewel we geen repositorylink daarvoor hebben. Deze site berekent hardwarevereisten in plaats van modelbestanden te hosten.
QMoE: compressed SwitchTransformer— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?
Het kan worden opgesplitst tussen de GPU-kaart en systeemgeheugen, maar het genereert op die manier pijnlijk traag. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 691.9 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.
QMoE: compressed SwitchTransformer— Zouden twee GPU's het sneller draaien?
Twee kaarten kopen geheugen in plaats van snelheid, wat alleen van belang is als één kaart het niet kan bevatten. Het aantal dat kan: 0. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.
QMoE: compressed SwitchTransformer— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?
Een grotere CARD houdt een nauwkeuriger kopie. Het aantal compressieniveaus dat gebruikt wordt op de CARDS die het draaien: 1. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.
QMoE: compressed SwitchTransformer— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?
Elke waarde is afgeleid van het geheugenbandbreedte en de modelgrootte, niet geverifieerd, wat de reden is dat elke waarde als een bereik in plaats van een enkel getal wordt gepubliceerd. Eén voorbeeld: de reeks onder elk cijfer. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.
QMoE: compressed SwitchTransformer— is het open-source?
De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.
QMoE: compressed SwitchTransformer— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 1.6T. "Concretely, QMoE can compress the 1.6 trillion parameter SwitchTransformer-c2048 model to less than 160GB" Same parameter count as base model. This paper compresses the model; there is no learning from data. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
QMoE: compressed SwitchTransformer— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Institute of Science and Technology Austria (ISTA),Neural Magic, gebaseerd op Austria, een organisatie geclassificeerd als academia,Industry.
QMoE: compressed SwitchTransformer— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in October 2023. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.