Minerva (540B)
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
- 29 June 2022
- Autorzy
- Aitor Lewkowycz, Anders Andreassen, David Dohan, Ethan Dyer, Henryk Michalewski, Vinay Ramasesh, Ambrose Slone, Cem Anil, Imanol Schlag, Theo Gutman-Solo, Yuhuai Wu, Behnam Neyshabur, Guy Gur-Ari, Vedant Misra
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Quantitative reasoning, Mathematical reasoning, Language modeling/generation, Question answering
- Podejście
- Self-supervised learning
- Model bazowy
- PaLM (540B)
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 540.4B
- Dane treningowe
- 26,000,000,000 tokens
"To further our understanding of the impact of scale on few-shot learning, we trained a 540-billion parameter, densely activated, Transformer language model, which we call Pathways Language Model (PaLM)." Our approach is to start with the PaLM pretrained decoder-only transformer language models Chowdhery et al. (2022), and further train (finetune) them on our mathematical dataset using an autoregressive objective. Table 2 contains the main model and training hyperparameters. See Table 2
"Our models were trained on a dataset of 38.5B tokens" + PaLM upd 38.5B tokens - sie of the dataset, the model saw 26B tokens in 399k steps (see Table 2)
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
- 2.7 × 10²⁴ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
- Dostosowywanie obliczeń
- 2.1 × 10²³ FLOP
Minerva was fine-tuned from PaLM using the same hardware. Assume the same model FLOPs utilization rate for pre-training and fine-tuning. "the 540B model was trained for 29 days on a v4-1024" PaLM pretraining time: 6144 TPU for 1200 hours + 3072 TPU for 336 hours = @8404992 TPU-hours Minerva finetuning time: 1024 TPU for 696 hours = 712704 TPU-hours So fine-tuning added 8.5% more compute. Minerva total compute = PaLM pretraining compute * (712704+8404992)/(8404992) = 2.7415*10^24 FLOP https://w…
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- Google TPU v4
- Zastosowane chipy
- 1,024
- Czas-chip
- 712,704
- Czas rzeczywisty
- 696 hours (29 days)
- Pobór mocy
- 698.4 kW
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
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Model Frontier
- Yes
- Model bazowy
- Yes
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 1,673
"We achieve state-of-the-art performance on MATH Hendrycks et al. (2021), GSM8k Cobbe et al. (2021), and a STEM subset of the MMLU Hendrycks et al. (2020) dataset"
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Solving Quantitative Reasoning Problems with Language Models
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Minerva (540B) został opublikowany przez Google, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas June 2022. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie quantitative reasoning, Mathematical reasoning, Language modeling/generation, Question answering.
Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z PaLM (540B). Dlatego dzieli ogólny kształt i rozmiar modelu bazowego.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Szkolenie i pochodzenie
Trening zajmował około 2.7 × 10²⁴ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v4. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Trening zużył korpus około 26,000,000,000 Tokeny tekstu.
Jest śledzone w podstawowym zbiorze danych z jednego szczególnego powodu: sOTA improvement.
Odpowiedzi
Minerva (540B) — częste pytania
Minerva (540B)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.7 × 10²⁴ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v4. 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.
Minerva (540B)— 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.
Minerva (540B)— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Minerva (540B)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 540.4B. "To further our understanding of the impact of scale on few-shot learning, we trained a 540-billion parameter, densely activated, Transformer language model, which we call Pathways Language Model (PaLM)." Our approach is to start with the PaLM pretrained decoder-only transformer language models Chowdhery et al. (2022), and further train (finetune) them on our mathematical dataset using an autoregressive objective. Table 2 contains the main model and training hyperparameters. See Table 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.
Minerva (540B)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Minerva (540B)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w June 2022. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Minerva (540B)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie quantitative reasoning, Mathematical reasoning, Language modeling/generation, Question answering. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
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.