PAGnol-XL
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
- LightOn,Laboratoire de Physique de l'Ecole Normale (LPENS),INRIA
- Organisatietype
- Industry,Academia,Academia
- Land
- France
- Gepubliceerd
- 16 October 2021
- Auteurs
- Julien Launay, E.L. Tommasone, Baptiste Pannier, François Boniface, Amélie Chatelain, Alessandro Cappelli, Iacopo Poli, Djamé Seddah
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling, Language modeling/generation, Translation
- Aanpak
- Self-supervised learning
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
- 1.5B
- Training gegevens
- tokens
Section 4.1: 32G tokens => 32e9*0.75 = 24e9 words
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
- 2.6 × 10²⁰ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Reported
They report their compute directly. From section 8: "About 62k GPU-hours on the Jean Zay HPC Cluster." Jean Zay uses both A100 and V100 GPUs, and maybe other stuff as well? Note they explicitly call out V100 in their Appendix A. https://www.hpcwire.com/2021/11/17/frances-jean-zay-supercomputer-gets-ai-boost-from-hpe-nvidia/
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA Tesla V100 SXM2
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
- API access
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
- 10
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- PAGnol: An Extra-Large French Generative Model
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
PAGnol-XL werd gepubliceerd door LightOn,Laboratoire de Physique de l'Ecole Normale (LPENS),INRIA, in het land geregistreerd als France, tijdens October 2021. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry,Academia,Academia.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling, Language modeling/generation, Translation.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Training en herkomst
De training run verbruikte ongeveer 2.6 × 10²⁰ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA Tesla V100 SXM2. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Antwoorden
PAGnol-XL — veelgestelde vragen
PAGnol-XL— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in October 2021. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
PAGnol-XL— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling, Language modeling/generation, Translation. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
PAGnol-XL— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 2.6 × 10²⁰ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA Tesla V100 SXM2. 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.
PAGnol-XL— 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.
PAGnol-XL— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
PAGnol-XL— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 1.5B. 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.
PAGnol-XL— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door LightOn,Laboratoire de Physique de l'Ecole Normale (LPENS),INRIA, gebaseerd op France, een organisatie geclassificeerd als industry,Academia,Academia.
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.