Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)
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
- Google Brain
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 24 January 2022
- Auteurs
- DavidR.So, WojciechMan ́ke, HanxiaoLiu, ZihangDai, NoamShazeer, QuocV.Le
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling/generation
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
- 1.9B
- Training gegevens
- 2,000,000,000,000 tokens
- Batchgrootte
- 2,000,000
"For instance, in a 1.9B parameter configuration similar to GPT-3 XL, Primer uses 1/3 of the training compute to achieve the same one-shot performance as Transformer"
"Each model is trained using batches of ∼2M tokens using 512 TPUv4 chips for ∼140 hours (∼71.8K total accelerator hours or ∼1M train steps). " 2 * 10^6 * 10^6 = 2*10^12 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
- 2.2 × 10²² FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware,Operation counting
"Each model is trained using batches of ∼2M tokens using 512 TPUv4 chips for ∼140 hours (∼71.8K total accelerator hours or ∼1M train steps)." 71800 h * 0.3 [assumed utilization] * 275e12 FLOP/s * 3600s/h = 2.13246e+22 FLOP 6 FLOP / parameter / token * 1.9 * 10^9 parameters * 2 * 10^12 tokens = 2.28e+22 FLOP sqrt(2.13246e+22*2.28e+22) = 2.2049963e+22 FLOP
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- Google TPU v4
- Gebruikte chips
- 512
- Kloktijd
- 140 hours
- Stroomverbruik
- 350.4 kW
"Each model is trained using batches of ∼2M tokens using 512 TPUv4 chips for ∼140 hours (∼71.8K total accelerator hours or ∼1M train steps)."
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 2.0 We open source our models and several comparisons in T5 to help with reproducibility.: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/primer seems like no model weights here
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
- 209
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Primer: Searching for Efficient Transformers for Language Modeling
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B) werd gepubliceerd door Google Brain, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens January 2022. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 2.2 × 10²² FLOP, op hardware vastgelegd als Google TPU v4. 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 2,000,000,000,000 tekstokens
Antwoorden
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B) — veelgestelde vragen
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 2.2 × 10²² FLOP, op hardware vastgelegd als Google TPU v4. 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.
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— 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.
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 1.9B. "For instance, in a 1.9B parameter configuration similar to GPT-3 XL, Primer uses 1/3 of the training compute to achieve the same one-shot performance as Transformer". 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.
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Google Brain, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in January 2022. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Primer (GPT-3 XL-like 1.9B)— 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.
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.