GPT-SW3
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
- AI Sweden,RISE
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- Sweden
- Opublikowany
- 25 June 2022
- Autorzy
- Ariel Ekgren, Amaru Cuba Gyllensten, Evangelia Gogoulou, Alice Heiman, Severine Verlinden, Joey Ohman, Fredrik Carlsson, Magnus Sahlgren
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
- Podejście
- Self-supervised learning
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 3.5B
- Dane treningowe
- 101,711,872,000 tokens
- Epoki
- 5
100GB Swedish corpus, assume Swedish has similar 167M words per GB as German. 100*167e6 = 1.67e10 "The model is trained for 97000 steps with a batch size of 512 using the autoregressive next-step prediction objective" "Sequence length 2,048" 97000*512*2048=101711872000 tokens = 102B tokens 100*167000000/0,75=22266666666 tokens = 22B tokens (then I assume multiple 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
- 1.7 × 10²¹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware,Operation counting
From section 4: "Training was performed on GPU resources from the Berzelius Superpod, which is currently the fastest super computer in Sweden, equipped with 60 Nvidia DGX A100 servers, each of which consists of 8 Nvidia A100 GPUs with 320 GB Total GPU memory. Our training process took 2.5 days utilizing 16 of the DGX A100 servers (in total 128 GPUs)." 2.5*24*60**2 * 128 * 1.56E+14 * 0.3 = 1.3e21 6 FLOP / parameter / token * 3.5 * 10^9 parameters * 97000 steps * 512 samples per batch * 2048 tok…
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA A100
- Czas rzeczywisty
- 60 hours
"Our training process took 2.5 days utilizing 16 of the DGX A100 servers (in total 128 GPUs)."
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 released many other models from the series but not 3.5B one https://huggingface.co/AI-Sweden-Models/gpt-sw3-40b/blob/main/LICENSE
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 20
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Lessons Learned from GPT-SW3: Building the First Large-Scale Generative Language Model for Swedish
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
GPT-SW3 został opublikowany przez AI Sweden,RISE, w kraju zapisanym jako Sweden, podczas June 2022. Kategoria, do której należy wydawca, to academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Szkolenie i pochodzenie
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 1.7 × 10²¹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Został wytrenowany na korpusie około 101,711,872,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
GPT-SW3 — częste pytania
GPT-SW3— 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.
GPT-SW3— 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.
GPT-SW3— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.7 × 10²¹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100. 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.
GPT-SW3— 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.
GPT-SW3— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
GPT-SW3— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 3.5B. 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.
GPT-SW3— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez AI Sweden,RISE, oparty na Sweden, organizacja sklasyfikowana jako academia.
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.