TransAct
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
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 31 May 2023
- Autorzy
- Xue Xia, Pong Eksombatchai, Nikil Pancha, Dhruvil Deven Badani, Po-Wei Wang, Neng Gu, Saurabh Vishwas Joshi, Nazanin Farahpour, Zhiyuan Zhang, Andrew Zhai
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Recommendation
- Zadanie
- Recommender system
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 92M
- Dane treningowe
- tokens
92M (Table 9)
[tokens] "Our training dataset contains 3 billion training instances of 177 million users and 720 million pins." "sequence length is |𝑆 | = 100 " "we choose to include each user’s most recent 100 actions in the sequence. For users with less than 100 actions, we pad the feature to the length of 100 with 0s" "The batch size is 12000" 3B training instances * 100 = 3*10^11 training tokens
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
- 1.7 × 10²⁰ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 92 * 10^6 parameters * 3 * 10^11 tokens [see dataset size notes] = 1.656e+20 FLOP
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
- Open source
Apache 2.0 https://github.com/pinterest/transformer_user_action
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Likely
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- TransAct: Transformer-based Realtime User Action Model for Recommendation at Pinterest
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
TransAct został opublikowany przez Pinterest, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas May 2023. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Recommendation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie recommender system.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Co poszło w budowę tego
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 1.7 × 10²⁰ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
TransAct — częste pytania
TransAct— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
TransAct— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 92M. 92M (Table 9). 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.
TransAct— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Pinterest, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
TransAct— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w May 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
TransAct— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Recommendation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie recommender system. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
TransAct— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.7 × 10²⁰ 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.
TransAct— 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.
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.