GShard (dense)
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
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 30 June 2020
- Auteurs
- Dmitry Lepikhin, HyoukJoong Lee, Yuanzhong Xu, Dehao Chen, Orhan Firat, Yanping Huang, Maxim Krikun, Noam Shazeer, Zhifeng Chen
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Translation
- Aanpak
- Self-supervised learning
- Numerieke indeling
- FP32
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
- 2.3B
- Training gegevens
- 346,666,666,667 tokens
- Batchgrootte
- 4,000,000
"Our best quality dense single Transformer model (2.3B parameters) achieving ∆BLEU of 6.1, was trained with GPipe [15] on 2048 TPU v3 cores for 6 weeks or total of 235.5 TPU v3 core-years."
"We focus on improving the translation quality (measured in terms of BLEU score [48]) from all 100 languages to English. This resulted in approximately 13 billion training examples to be used for model training" Each example is a sentence pair. Assuming 20 words per sentence and 4/3 tokens per word, that is 13*20*4/3 billion tokens
Table 3, bolded row is best model
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
- 4.8 × 10²² FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting,Hardware
Trained for a total of 235.5 TPU v3 core-years. Hardware estimate: 235.5 * 365.25 * 24 * 3600 * (1.23e14 / 2) * 0.3 = 1.371e23 Footnote 10 indicates 300k steps and 4M tokens/step -> 1.2T tokens Arithmetic estimate: 6 * 2.3B * 1.2T = 1.656e22 FLOPs Geometric mean: sqrt(1.371e23 * 1.656e22) = 4.765e22
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
- Gebruikte chips
- 1,024
- Chip-uren
- 1,032,192
- Kloktijd
- 1,008 hours (42 days)
- Stroomverbruik
- 939.5 kW
- Rekenkosten
- $266,200
6 weeks = 1008 hours
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
training code is open, Apache: https://github.com/tensorflow/lingvo/tree/master/lingvo/tasks/lm
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
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 1,992
"such a giant model can efficiently be trained on 2048 TPU v3 accelerators in 4 days to achieve far superior quality for translation from 100 languages to English compared to the prior art" I don't see any standard benchmark that they claim SOTA on
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
GShard (dense) werd gepubliceerd door Google, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens June 2020. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van translation.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Hoe het getraind werd
De training run verbruikte ongeveer 4.8 × 10²² 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.
De trainingsset liep naar ongeveer 346,666,666,667 tekstokens
Het wordt gevolgd in de onderliggende dataset om één specifieke reden: sOTA improvement.
Antwoorden
GShard (dense) — veelgestelde vragen
GShard (dense)— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 2.3B. "Our best quality dense single Transformer model (2.3B parameters) achieving ∆BLEU of 6.1, was trained with GPipe [15] on 2048 TPU v3 cores for 6 weeks or total of 235.5 TPU v3 core-years.". 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.
GShard (dense)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Google, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
GShard (dense)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in June 2020. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
GShard (dense)— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van 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.
GShard (dense)— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 4.8 × 10²² 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.
GShard (dense)— 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.
GShard (dense)— 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.