Megatron-LM (1T)
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
- Microsoft Research,NVIDIA,Stanford University
- Organisatietype
- Industry,Industry,Academia
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 9 April 2021
- Auteurs
- Deepak Narayanan, Mohammad Shoeybi, Jared Casper, Patrick LeGresley, Mostofa Patwary, Vijay Korthikanti, Dmitri Vainbrand, Prethvi Kashinkunti, Julie Bernauer, Bryan Catanzaro, Amar Phanishayee, Matei Zaharia
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Text autocompletion
- 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
- 1T
- Training gegevens
- tokens
[NOTE: They didn't train the model fully end-to-end, probably just to obtain enough information to gauge the ability to do model parallelisation] "Our approach allows us to perform training iterations on a model with 1 trillion parameters at 502 petaFLOP/s on 3072 GPUs with achieved per-GPU throughput of 52% of theoretical peak."
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA A100
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
https://github.com/nvidia/megatron-lm?tab=readme-ov-file
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
- 1,172
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
Megatron-LM (1T) werd gepubliceerd door Microsoft Research,NVIDIA,Stanford University, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens April 2021. De categorie waaronder de uitgever valt is industry,Industry,Academia.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van text autocompletion.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Antwoorden
Megatron-LM (1T) — veelgestelde vragen
Megatron-LM (1T)— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
Megatron-LM (1T)— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 1T. [NOTE: They didn't train the model fully end-to-end, probably just to obtain enough information to gauge the ability to do model parallelisation] "Our approach allows us to perform training iterations on a model with 1 trillion parameters at 502 petaFLOP/s on 3072 GPUs with achieved per-GPU throughput of 52% of theoretical peak.". 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.
Megatron-LM (1T)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Microsoft Research,NVIDIA,Stanford University, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry,Industry,Academia.
Megatron-LM (1T)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in April 2021. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Megatron-LM (1T)— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van text autocompletion. 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.
Megatron-LM (1T)— 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.
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.