CLUE
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
- Naver Clova,Naver AI Lab
- Typ organizacji
- Industry,Industry
- Kraj
- Korea (Republic of)
- Opublikowany
- 22 November 2022
- Autorzy
- Kyuyong Shin, Hanock Kwak, Su Young Kim, Max Nihlen Ramstrom, Jisu Jeong, Jung-Woo Ha, Kyung-Min Kim
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
- 160M
- Dane treningowe
- tokens
- Epoki
- 8
- Rozmiar wsadu
- 256
160m
Pre-training: We construct a sufficiently large-scale dataset with more than 50B (50741643225) behavior tokens collected over 2 years from search engine and e-commerce platform. Number of behavior tokens 50,741,643,225 (Appendix 1) Downstream: Books: We collect 1,298,489 review logs of 100,000 unique users and 504,572 unique books. Clothing: We collect 928,598 review logs of 100,000 unique users and 314,943 unique clothing, shoes, and jewelry. 50741643225+1298489+928598=50743870312
CLUE is trained with 160M parameters, sequence length (128), and batch size (256).
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
- 3.5 × 10¹⁸ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Reported,Operation counting
using graph reader on Figure 2 b for the upper right point: 0.04 PF-days * 10^15 FLOPS/s* 3600s*24h=3456000000000000000 counting operations: =160000000.00*50743870312*6=4.871411549952 × 10^19 "The computation (PF-days) is calculated as 6 × # of parameters × batch size × # of training steps × sequence length divided by one PF-day = 8.64 × 10^19. We train all models for 100,000 steps."
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA V100
- Zastosowane chipy
- 64
- Czas rzeczywisty
- 168 hours (7 days)
- Pobór mocy
- 38.4 kW
We shuffle the dataset at every epoch and train the model for 8 epochs, where the transfer performance begins to plateau. The total training time takes 7 days on 64 V100 GPUs.
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
- Scaling Law for Recommendation Models: Towards General-purpose User Representations
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
CLUE został opublikowany przez Naver Clova,Naver AI Lab, w kraju zapisanym jako Korea (Republic of), podczas November 2022. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry,Industry.
Działa w dziedzinie Recommendation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie recommender system.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Szkolenie i pochodzenie
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 3.5 × 10¹⁸ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA V100. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
CLUE — częste pytania
CLUE— 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.
CLUE— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
CLUE— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 160M. 160m. 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.
CLUE— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Naver Clova,Naver AI Lab, oparty na Korea (Republic of), organizacja sklasyfikowana jako industry,Industry.
CLUE— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w November 2022. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
CLUE— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Recommendation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie recommender system. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
CLUE— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 3.5 × 10¹⁸ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA V100. 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.
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.