Chinchilla
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
- DeepMind
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Opublikowany
- 29 March 2022
- Autorzy
- Jordan Hoffmann, Sebastian Borgeaud, Arthur Mensch, Elena Buchatskaya, Trevor Cai, Eliza Rutherford, Diego de Las Casas, Lisa Anne Hendricks, Johannes Welbl, Aidan Clark, Tom Hennigan, Eric Noland, Katie Millican, George van den Driessche, Bogdan Damoc, Aurelia Guy, Simon Osindero, Karen Simonyan, Erich Elsen, Jack W. Rae, Oriol Vinyals, Laurent Sifre
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
- Podejście
- Self-supervised learning
- Format numeryczny
- BF16
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 70B
- Dane treningowe
- 1,400,000,000,000 tokens
- Epoki
- 1
- Rozmiar wsadu
- 3,000,000
"We test this hypothesis by training a predicted compute-optimal model, \chinchilla, that uses the same compute budget as \gopher but with 70B parameters and 4× more more data. \chinchilla uniformly and significantly outperforms \Gopher (280B), GPT-3 (175B), Jurassic-1 (178B), and Megatron-Turing NLG (530B) on a large range of downstream evaluation tasks."
Table 1 shows Chinchilla was training on 1.4 trillion tokens 1 token ~ 0.75 words
Table 1. "1.5M → 3M"
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
- 5.8 × 10²³ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Reported
"Both Chinchilla and Gopher have been trained for the same number of FLOPs but differ in the size of the model and the number of training tokens." We see the number of flops in table 3
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,Google TPU v3
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 bazowy
- Yes
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement,Historical significance
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 3,188
- Dane benchmarkowe
- Chinchilla
Proposes new scaling law, with good empirical results
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Training Compute-Optimal Large Language Models
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Chinchilla został opublikowany przez DeepMind, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas March 2022. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Co poszło w budowę tego
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 5.8 × 10²³ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v4,Google TPU v3. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 1,400,000,000,000 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: sOTA improvement,Historical significance.
Odpowiedzi
Chinchilla — częste pytania
Chinchilla— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 5.8 × 10²³ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v4,Google TPU v3. 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.
Chinchilla— 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.
Chinchilla— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Chinchilla— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 70B. "We test this hypothesis by training a predicted compute-optimal model, \chinchilla, that uses the same compute budget as \gopher but with 70B parameters and 4× more more data. \chinchilla uniformly and significantly outperforms \Gopher (280B), GPT-3 (175B), Jurassic-1 (178B), and Megatron-Turing NLG (530B) on a large range of downstream evaluation tasks.". 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.
Chinchilla— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez DeepMind, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Chinchilla— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w March 2022. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Chinchilla— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
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.