Transformer
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,Google Brain
- Organisatietype
- Industry,Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 12 June 2017
- Auteurs
- Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin
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
- 213M
- Training gegevens
- 832,000,000 tokens
- Epochs
- 3
This page suggests the transformer has 213M parameters. "Although there are others architectures that make use of attention layers, none achieves so good results so fast. Not only that, but the only model that can compite against Transformer is the Slicenet22, proposed just fifteen days before. It takes much longer to train, due to the huge amount of parameters it requires (348 million against the 213 millions of Transformer), and the BLEU scores it achieves are slightly worse on average. In sh…
"We trained on the standard WMT 2014 English-German dataset consisting of about 4.5 million sentence pairs. Sentences were encoded using byte-pair encoding [3], which has a shared source-target vocabulary of about 37000 tokens. For English-French, we used the significantly larger WMT 2014 English-French dataset consisting of 36M sentences and split tokens into a 32000 word-piece vocabulary " In total, this is 40.5 million sentence-pairs. Assuming each sentence pair is 15-20 words in each langua…
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
- 7.4 × 10¹⁸ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware,Third-party estimation
"The model was trained during 300000 steps, roughly 3.5 days, using 8 NVIDIA P100 GPUs." source: https://ricardokleinklein.github.io/2017/11/16/Attention-is-all-you-need.html NVIDIA Tesla P100 has 9.3 teraFLOPS single-precision performance source: https://www.nvidia.com/en-gb/data-center/tesla-p100/ We assume 0.33 utilization performance, in line with OpenAI's "AI and compute" article source: https://openai.com/blog/ai-and-compute/ 9.3*10^12 FLOP / GPU / sec * 8 GPUs * 3.5 days * 24 hour /…
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA P100
- Gebruikte chips
- 8
- Chip-uren
- 672
- Kloktijd
- 84 hours
- Stroomverbruik
- 4.2 kW
- Rekenkosten
- $438
We trained our models on one machine with 8 NVIDIA P100 GPUs. For our base models using the hyperparameters described throughout the paper, each training step took about 0.4 seconds. We trained the base models for a total of 100,000 steps or 12 hours. For our big models,(described on the bottom line of table 3), step time was 1.0 seconds. The big models were trained for 300,000 steps (3.5 days).
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.
- Waarom het wordt gevolgd
- Highly cited,Historical significance
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 159,251
The original transformer
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Attention Is All You Need
- Laatst bijgewerkt
- 1 January 2026
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
Transformer werd gepubliceerd door Google Research,Google Brain, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens June 2017. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry,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.
Training en herkomst
Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 7.4 × 10¹⁸ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA P100. 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 832,000,000 tekstokens
Het wordt gevolgd in de onderliggende dataset om één specifieke reden: highly cited,Historical significance.
Antwoorden
Transformer — veelgestelde vragen
Transformer— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 7.4 × 10¹⁸ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA P100. 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.
Transformer— 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.
Transformer— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
Transformer— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 213M. This page suggests the transformer has 213M parameters. "Although there are others architectures that make use of attention layers, none achieves so good results so fast. Not only that, but the only model that can compite against Transformer is the Slicenet22, proposed just fifteen days before. It takes much longer to train, due to the huge amount of parameters it requires (348 million against the 213 millions of Transformer), and the BLEU scores it achieves are slightly worse on average. In short, up to date it offers no profit over Transformer." https://ricardokleinklein.github.io/2017/11/16/Attention-is-all-you-need.html. 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.
Transformer— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Google Research,Google Brain, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry,Industry.
Transformer— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in June 2017. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Transformer— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van translation. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
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.