Transformer-XL + PowerSGD + L-Greco
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
- Institute of Science and Technology Austria (ISTA),Neural Magic
- Organisatietype
- Academia,Industry
- Land
- Austria, United States of America
- Gepubliceerd
- 31 October 2022
- Auteurs
- Mohammadreza Alimohammadi, Ilia Markov, 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
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.
- Training gegevens
- 103,000,000 tokens
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
- 1.3 × 10¹⁸ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
35580000000000 FLOP / sec [fp16 precision assumed] * 15400 sec [see training time notes] * 8 GPUs * 0.3 [assumed utilization] = 1.3150368e+18 FLOP _______ They used similar estimation (4.14 × 10^17 FLOP) in the Algorithmic Progress paper - not sure how exactly it was calculated
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
- Kloktijd
- 4 hours
- Stroomverbruik
- 5.6 kW
40k steps [table 7] * 0.385 sec/step [figure 3] = 15400 sec = 4.28 hours
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
- Open source
Apache 2. looks like just code: https://github.com/LGrCo/L-GreCo/tree/master/Transformer-XL
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
- 4
- Benchmarkgegevens
- Transformer-XL + PowerSGD + L-Greco
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- L-GreCo: An Efficient and General Framework for Layerwise-Adaptive Gradient Compression
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
Transformer-XL + PowerSGD + L-Greco werd gepubliceerd door Institute of Science and Technology Austria (ISTA),Neural Magic, in het land geregistreerd als Austria, tijdens October 2022. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia,Industry.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Hoe het getraind werd
De training run verbruikte ongeveer 1.3 × 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.
De trainingsset liep naar ongeveer 103,000,000 tekstokens
Antwoorden
Transformer-XL + PowerSGD + L-Greco — veelgestelde vragen
Transformer-XL + PowerSGD + L-Greco— 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.
Transformer-XL + PowerSGD + L-Greco— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 1.3 × 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-XL + PowerSGD + L-Greco— 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-XL + PowerSGD + L-Greco— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
Transformer-XL + PowerSGD + L-Greco— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
Transformer-XL + PowerSGD + L-Greco— 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.
Transformer-XL + PowerSGD + L-Greco— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in October 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.