NMST+GPT-2
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
- New York University (NYU)
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 3 October 2022
- Autorzy
- Eugene Choi, Cheolhyoung Lee, Kyunghyun Cho
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
- Model bazowy
- GPT-2 (124M)
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 124M
- Dane treningowe
- 103,000,000 tokens
- Epoki
- 4.97
124M (the same as GPT-2)
500, 000 steps "For computational efficiency, we bucket the dataset into sequences of similar lengths, and each batch contains a maximum of 1,024 total tokens." 500000*1024 = 512 000 000 updates 512 000 000 / 103 000 000 = 4.97087378641 epochs
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
- 1.2 × 10²⁰ FLOP
- Dostosowywanie obliczeń
- 3.8 × 10¹⁷ FLOP
assuming that GPT-2 (124M) compute is similar to GPT-2 (117M) compute, which is 120000000000000000000 FLOP = 1.2 × 10^20 FLOP 120000000000000000000 FLOP + 380928000000000000 FLOP = 1.204×10^20 FLOP
6 FLOP / token / parameter * 512 000 000 tokens * 124 000 000 parameters = 3.80928 × 10^17 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
BSD 3-Clause License. Looks like just training code https://github.com/nyu-dl/non-monotonic-self-terminating-lm
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Dane benchmarkowe
- NMST+GPT-2
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- A Non-monotonic Self-terminating Language Model
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
NMST+GPT-2 został opublikowany przez New York University (NYU), w kraju zapisanym jako United States of America, podczas October 2022. Kategoria, do której należy wydawca, to academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, GPT-2 (124M). 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
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 1.2 × 10²⁰ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Trening zużył korpus około 103,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
NMST+GPT-2 — częste pytania
NMST+GPT-2— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez New York University (NYU), oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia.
NMST+GPT-2— 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.
NMST+GPT-2— 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.
NMST+GPT-2— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.2 × 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.
NMST+GPT-2— 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.
NMST+GPT-2— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
NMST+GPT-2— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 124M. 124M (the same as GPT-2). 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.
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.