Decaying Fast Weights Transformer (WT-103)
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
- Jenni
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- Singapore
- Opublikowany
- 9 October 2022
- Autorzy
- Huanru Henry Mao
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
- Model bazowy
- Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 242M
- Dane treningowe
- 103,000,000 tokens
- Epoki
- 192.12
"We fine-tune starting from the checkpoint provided by Baevski and Auli (2019)8, which has 242M parameters"
"For both models, we trained with a batch size of 26 for 100,000 iterations. "
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
- 7.9 × 10¹⁹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
- Dostosowywanie obliczeń
- 5.7 × 10¹⁸ FLOP
Pre-trained model is Transformer (Adaptive Input Embeddings) which was 7.3e19. This is from 8 * 67 V100-hours. fine-tuning: "Training was performed on a single NVIDIA A40 GPU for 35 hours" 35h, 1 GPU, 149.7e12, 30% = 5.7e18 FLOP" 5.7e18 + 7.3e19 is 7.9e19
"Training was performed on a single NVIDIA A40 GPU for 35 hours" 35h, 1 GPU, 149.7e12, 30% 5.7e18 FLOP"
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA A40 PCIe
- Zastosowane chipy
- 1
- Czas rzeczywisty
- 35 hours
- Pobór mocy
- 330 W
"Training was performed on a single NVIDIA A40 GPU for 35 hours."
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
They have CUDA kernels, don't see pretrain code: https://github.com/jenni-ai/T2FW
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 30
- Dane benchmarkowe
- Decaying Fast Weights Transformer
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Fine-Tuning Pre-trained Transformers into Decaying Fast Weights
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Decaying Fast Weights Transformer (WT-103) został opublikowany przez Jenni, w kraju zapisanym jako Singapore, podczas October 2022. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Jak to zostało wytrenowane
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 7.9 × 10¹⁹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A40 PCIe. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 103,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
Decaying Fast Weights Transformer (WT-103) — częste pytania
Decaying Fast Weights Transformer (WT-103)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Decaying Fast Weights Transformer (WT-103)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 7.9 × 10¹⁹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A40 PCIe. 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.
Decaying Fast Weights Transformer (WT-103)— 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.
Decaying Fast Weights Transformer (WT-103)— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Decaying Fast Weights Transformer (WT-103)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 242M. "We fine-tune starting from the checkpoint provided by Baevski and Auli (2019)8, which has 242M parameters". 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.
Decaying Fast Weights Transformer (WT-103)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Jenni, oparty na Singapore, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Decaying Fast Weights Transformer (WT-103)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w October 2022. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
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.