FLAN 137B
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 Research
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 3 September 2021
- Auteurs
- Jason Wei, Maarten Bosma, Vincent Y. Zhao, Kelvin Guu, Adams Wei Yu, Brian Lester, Nan Du, Andrew M. Dai, and Quoc V. Le
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling, Question answering, Language modeling/generation
- Aanpak
- Self-supervised learning
- Basis model
- LaMDA
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
- 137B
- Training gegevens
- 2,490,000,000,000 tokens
- Epochs
- 1
Abstract: "We take a 137B parameter pretrained language model and instruction tune it on over 60 NLP datasets verbalized via natural language instruction templates. We evaluate this instruction-tuned model, which we call FLAN, on unseen task types." Many models seem to be using the same 137B base transformer model?
"Model architecture and pretraining. In our experiments, we use LaMDA-PT, a dense left-to-right, decoder-only transformer language model of 137B parameters (Thoppilan et al., 2022). This model is pretrained on a collection of web documents (including those with computer code), dialog data, and Wikipedia, tokenized into 2.49T BPE tokens with a 32k vocabulary using the SentencePiece library (Kudo & Richardson, 2018). Around 10% of the pretraining data was non-English. Note that LaMDA-PT only has …
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 × 10²⁴ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
From section 2.4: Pretraining was done over 2.49T tokens. 6 * 2.49T * 137B = 2.047e24 Also, "instruction tuning takes around 60 hours on a TPUv3 with 128 cores." 128 TPUv3 cores = 64 TPUv3 chips. Environmental considerations section claims this took less than 2% of total time 1.23e14 * 64 * 60 * 3600 * 0.3 = 5.10e20
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 v3
- Chip-uren
- 3,840
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.
- Grensmodel
- Yes
- Waarschijnlijk boven de 10²³ FLOP
- Yes
- Waarom het wordt gevolgd
- Highly cited,SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 5,011
Abstract: "FLAN substantially improves the performance of its unmodified counterpart and surpasses zero-shot 175B GPT-3 on 20 of 25 datasets that we evaluate." "FLAN even outperforms few-shot GPT-3 by a large margin on ANLI, RTE, BoolQ, AI2-ARC, OpenbookQA, and StoryCloze" SOTA is reported among unsupervised models
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
FLAN 137B werd gepubliceerd door Google Research, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens September 2021. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling, Question answering, Language modeling/generation.
In plaats van vanaf nul te worden getraind, is het afgeleid van LaMDA. De meeste modellen op deze schaal zijn aangepast van een bestaande basis in plaats van vanuit het niets gebouwd.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Hoe het getraind werd
De training run verbruikte ongeveer 2 × 10²⁴ FLOP, op hardware vastgelegd als Google TPU v3. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Training verbruikte een corpus van ongeveer 2,490,000,000,000 tekstokens
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: highly cited,SOTA improvement.
Antwoorden
FLAN 137B — veelgestelde vragen
FLAN 137B— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Google Research, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
FLAN 137B— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in September 2021. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
FLAN 137B— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling, Question answering, Language modeling/generation. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
FLAN 137B— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 2 × 10²⁴ FLOP, op hardware vastgelegd als Google TPU v3. 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.
FLAN 137B— 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.
FLAN 137B— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
FLAN 137B— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 137B. Abstract: "We take a 137B parameter pretrained language model and instruction tune it on over 60 NLP datasets verbalized via natural language instruction templates. We evaluate this instruction-tuned model, which we call FLAN, on unseen task types." Many models seem to be using the same 137B base transformer model?. 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.
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.