RetNet
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Microsoft Research,Tsinghua University
- Typ organizacji
- Industry,Academia
- Kraj
- United States of America, China
- Opublikowany
- 17 July 2023
- Autorzy
- Yutao Sun, Li Dong, Shaohan Huang, Shuming Ma, Yuqing Xia, Jilong Xue, Jianyong Wang, Furu Wei
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 6.7B
- Dane treningowe
- 100,000,000,000 tokens
- Rozmiar wsadu
- 4,000,000
Table 2 They later mention testing the memory and throughput of a 13B-parameter model, but it doesn't sound like they trained it long enough to test its perplexity.
4M
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 4 × 10²¹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
C = 6ND = 6 * 6.7 billion * 100 billion "We train the models with 512 AMD MI200 GPUs." Another rough method: Table 4 shows throughput is 8642.2 words per second during training on an 8xA100 setup, with batch size of 8192. This suggests 2543.1 hours to go through the full 100B tokens ~= 75B words. (8 * 3.12e14) * (2543.1 * 3600) * (0.3) = 6.9e21 FLOPs (low confidence in this as actual training setup used different hardware and much larger batch size, but same OOM is encouraging)
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
MIT for code looks like model code not train code: https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/retnet
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 646
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
RetNet został opublikowany przez Microsoft Research,Tsinghua University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas July 2023. Kategoria, do której należy wydawca, to industry,Academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Jak to zostało wytrenowane
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 4 × 10²¹ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 100,000,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
RetNet — częste pytania
RetNet— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w July 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
RetNet— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
RetNet— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 4 × 10²¹ FLOP. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
RetNet— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
RetNet— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
RetNet— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 6.7B. Table 2 They later mention testing the memory and throughput of a 13B-parameter model, but it doesn't sound like they trained it long enough to test its perplexity. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
RetNet— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Microsoft Research,Tsinghua University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.