GPT-2 + Progressive LRD
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
- Huawei,Huawei Noah's Ark Lab
- Organisatietype
- Industry,Industry
- Land
- China
- Gepubliceerd
- 12 October 2022
- Auteurs
- Habib Hajimolahoseini, Walid Ahmed, Mehdi Rezagholizadeh, Vahid Partovinia, Yang Liu
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling/generation
- Basis model
- GPT-2 (124M)
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
- 31M
- Training gegevens
- tokens
Table 2 They compressed GPT-2 (124M parameters) to 31M parameters
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
- 7.9 × 10²⁰ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Comparison with other models
base model training compute estimation: 7.936 × 10^20 FLOP __________ In the Algorithmic progress paper the estimation was 6.2 × 10^19 FLOP
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
- Speculative
- Benchmarkgegevens
- Progressive LRD
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Strategies for Applying Low Rank Decomposition to Transformer-Based Models
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
GPT-2 + Progressive LRD werd gepubliceerd door Huawei,Huawei Noah's Ark Lab, in het land geregistreerd als China, tijdens October 2022. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry,Industry.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation.
Het startpunt was een bestaand basismodel, GPT-2 (124M). 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
De training run verbruikte ongeveer 7.9 × 10²⁰ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Antwoorden
GPT-2 + Progressive LRD — veelgestelde vragen
GPT-2 + Progressive LRD— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 31M. Table 2 They compressed GPT-2 (124M parameters) to 31M parameters. 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.
GPT-2 + Progressive LRD— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Huawei,Huawei Noah's Ark Lab, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry,Industry.
GPT-2 + Progressive LRD— 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.
GPT-2 + Progressive LRD— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
GPT-2 + Progressive LRD— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 7.9 × 10²⁰ FLOP. 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.
GPT-2 + Progressive LRD— 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.
GPT-2 + Progressive LRD— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
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.