CLUE
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
- Naver Clova,Naver AI Lab
- Organisatietype
- Industry,Industry
- Land
- Korea (Republic of)
- Gepubliceerd
- 22 November 2022
- Auteurs
- Kyuyong Shin, Hanock Kwak, Su Young Kim, Max Nihlen Ramstrom, Jisu Jeong, Jung-Woo Ha, Kyung-Min Kim
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Recommendation
- Taak
- Recommender system
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
- 160M
- Training gegevens
- tokens
- Epochs
- 8
- Batchgrootte
- 256
160m
Pre-training: We construct a sufficiently large-scale dataset with more than 50B (50741643225) behavior tokens collected over 2 years from search engine and e-commerce platform. Number of behavior tokens 50,741,643,225 (Appendix 1) Downstream: Books: We collect 1,298,489 review logs of 100,000 unique users and 504,572 unique books. Clothing: We collect 928,598 review logs of 100,000 unique users and 314,943 unique clothing, shoes, and jewelry. 50741643225+1298489+928598=50743870312
CLUE is trained with 160M parameters, sequence length (128), and batch size (256).
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
- 3.5 × 10¹⁸ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Reported,Operation counting
using graph reader on Figure 2 b for the upper right point: 0.04 PF-days * 10^15 FLOPS/s* 3600s*24h=3456000000000000000 counting operations: =160000000.00*50743870312*6=4.871411549952 × 10^19 "The computation (PF-days) is calculated as 6 × # of parameters × batch size × # of training steps × sequence length divided by one PF-day = 8.64 × 10^19. We train all models for 100,000 steps."
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA V100
- Gebruikte chips
- 64
- Kloktijd
- 168 hours (7 days)
- Stroomverbruik
- 38.4 kW
We shuffle the dataset at every epoch and train the model for 8 epochs, where the transfer performance begins to plateau. The total training time takes 7 days on 64 V100 GPUs.
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
- Likely
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Scaling Law for Recommendation Models: Towards General-purpose User Representations
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
CLUE werd gepubliceerd door Naver Clova,Naver AI Lab, in het land geregistreerd als Korea (Republic of), tijdens November 2022. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry,Industry.
Het werkt in het domein van Recommendation, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van recommender system.
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 3.5 × 10¹⁸ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA V100. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Antwoorden
CLUE — veelgestelde vragen
CLUE— 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.
CLUE— is het open-source?
De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.
CLUE— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 160M. 160m. 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.
CLUE— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Naver Clova,Naver AI Lab, gebaseerd op Korea (Republic of), een organisatie geclassificeerd als industry,Industry.
CLUE— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in November 2022. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
CLUE— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Recommendation, en wordt geregistreerd als het afhandelen van recommender system. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
CLUE— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 3.5 × 10¹⁸ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA V100. 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.
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.