Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation)
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
- 5 November 2018
- Auteurs
- Noam Shazeer, Youlong Cheng, Niki Parmar, Dustin Tran, Ashish Vaswani, Penporn Koanantakool, Peter Hawkins, Hyoukjoong Mingsheng Lee, Cliff Hong, Ryan Young, Blake Sepassi, Hechtman
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling/generation, Translation
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
- 2.9B
- Training gegevens
- 1,550,000,000 tokens
- Epochs
- 10
2.9B from section 9.1 : "On the WMT14 En-Fr translation tasks (3), we trained the models for 3 epochs. The largest model (2.9B parameters) was trained for 22 hours on a 128-core TPUv2 cluster."
Per Attention is All You Need, WMT 2014 En-Fr is ~36 million sentence pairs. If the average sentence is ~25 tokens (ballpark), dataset size is 36M * 25 * 2 = 1.8B 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
- 6.8 × 10¹⁹ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
flops = (64) * ( 45 * 10**12) * (22 * 3600) * (0.3) = 6.8e19 (num gpu) * (peak flops) * (time in seconds) * (assumed utilization rate) from section 9.1 : "On the WMT14 En-Fr translation tasks (3), we trained the models for 3 epochs. The largest model (2.9B parameters) was trained for 22 hours on a 128-core TPUv2 cluster." from https://en.wikipedia.org/wiki/Tensor_Processing_Unit 45TFLOPs per chips
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 v2
- Gebruikte chips
- 64
- Chip-uren
- 1,408
- Kloktijd
- 22 hours
- Stroomverbruik
- 37.0 kW
- Rekenkosten
- $396
from section 9.1 "On the WMT14 En-Fr translation tasks (3), we trained the models for 3 epochs. The largest model (2.9B parameters) was trained for 22 hours on a 128-core TPUv2 cluster."
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
code here, apache license https://github.com/tensorflow/mesh/tree/master/mesh_tensorflow/transformer https://github.com/tensorflow/mesh/blob/master/mesh_tensorflow/transformer/transformer.py
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.
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Likely
- Citaties
- 437
'Using TPU meshes of up to 512 cores, we train Transformer models with up to 5 billion parameters, surpassing state of the art results on WMT'14 English-to-French translation task and the one-billion-word language modeling benchmark.'
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Mesh-TensorFlow: Deep Learning for Supercomputers
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation) werd gepubliceerd door Google Brain, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens November 2018. 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, Translation.
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 6.8 × 10¹⁹ FLOP, op hardware vastgelegd als Google TPU v2. 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 1,550,000,000 tekstokens
Het wordt gevolgd in de onderliggende dataset om één specifieke reden: sOTA improvement.
Antwoorden
Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation) — veelgestelde vragen
Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation)— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 2.9B. 2.9B from section 9.1 : "On the WMT14 En-Fr translation tasks (3), we trained the models for 3 epochs. The largest model (2.9B parameters) was trained for 22 hours on a 128-core TPUv2 cluster.". 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.
Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Google Brain, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in November 2018. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation)— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Translation. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation)— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 6.8 × 10¹⁹ FLOP, op hardware vastgelegd als Google TPU v2. 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.
Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation)— 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.
Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (translation)— 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.