Transformer + GFM
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
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
- Nanjing University
- Organisatietype
- Academia
- Land
- China
- Gepubliceerd
- 1 December 2022
- Auteurs
- Hao Yu, Jianxin Wu
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling
- Basis model
- FAIRSEQ Adaptive Inputs
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
- 185.2M
- Training gegevens
- 103,000,000 tokens
185.2M (Table 4) "We implemented our methods based on fairseq (Ott et al. 2019). The original transformer model follows the architectural choice described in Baevski and Auli (2018), which includes 16 decoder blocks and sinusoidal position embeddings in the input layer. Each MHSA module has 8 heads and adaptive input representations have three bands of size 20K, 40K and 200K. The embedding layer and FFN’s hidden-state have dimensions of 1024 and 4096, respectively. We sampled 4K sentences to fo…
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.
- Training rekenen
- 7.7 × 10¹⁸ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting,Hardware
- Fijn-tuning compute
- 4.4 × 10¹⁷ FLOP
7.30e18 FLOP [base transformer] + 4.3694162e+17 FLOP [GFM] = 7.7369416e+18 FLOP _______________ Estimations from the Algorithmic progress paper (upd - a100 gpu were assumed while the paper reports 3090 gpus): SOURCE: Compression of Baevski et al. transformer, impute During the GFM process, we removed layer dropout and trained on 8 GPUs. We limited the number of tokens per GPU to a maximum threshold 1536, which means each GPU processes 1536 tokens using the same model parameters. We accumulat…
6 FLOP/token/parameter * 185000000 parameters * 103000000 tokens = 1.1433e+17 FLOP or 0.6 hours - reported training time for another model in the paper, I assumed, this training was similar in time length 0.6 hours * 3600 sec / hour * 8 GPUs * 35580000000000 FLOP/s [assumed precision fp16] * 0.3 [assumed utilization] = 1.8444672e+17 FLOP or "During the GFM process, we removed layer dropout and trained on 8 GPUs. We limited the number of tokens per GPU to a maximum threshold 1536, which me…
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA GeForce RTX 3090
- Gebruikte chips
- 8
- Chip-uren
- 1
- Stroomverbruik
- 5.6 kW
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
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- Unreleased
- Training code
- Unreleased
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
- Benchmarkgegevens
- Transformer + GFM
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- "Compressing Transformers: Features Are Low-Rank, but Weights Are Not"
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
Transformer + GFM werd gepubliceerd door Nanjing University, in het land geregistreerd als China, tijdens December 2022. De categorie waaronder de uitgever valt is academia.
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 FAIRSEQ Adaptive Inputs. Dat is waarom het de algemene vorm en grootte van het basismodell deelt.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Training en herkomst
Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 7.7 × 10¹⁸ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA GeForce RTX 3090. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Het is getraind op een corpus van ongeveer 103,000,000 tekstokens
Antwoorden
Transformer + GFM — veelgestelde vragen
Transformer + GFM— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
Transformer + GFM— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 7.7 × 10¹⁸ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA GeForce RTX 3090. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
Transformer + GFM— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
Transformer + GFM— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
Transformer + GFM— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 185.2M. 185.2M (Table 4) "We implemented our methods based on fairseq (Ott et al. 2019). The original transformer model follows the architectural choice described in Baevski and Auli (2018), which includes 16 decoder blocks and sinusoidal position embeddings in the input layer. Each MHSA module has 8 heads and adaptive input representations have three bands of size 20K, 40K and 200K. The embedding layer and FFN’s hidden-state have dimensions of 1024 and 4096, respectively. We sampled 4K sentences to form the proxy dataset D. Then, we reduced the parameters by 15%, 20% and 25%.". 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.
Transformer + GFM— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Nanjing University, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als academia.
Transformer + GFM— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in December 2022. 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.