AlphaCode
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
- 2 February 2022
- Autorzy
- Yujia Li, David Choi, Junyoung Chung, Nate Kushman, Julian Schrittwieser, Rémi Leblond, Tom Eccles, James Keeling, Felix Gimeno, Agustin Dal Lago, Thomas Hubert, Peter Choy, Cyprien de Masson d'Autume, Igor Babuschkin, Xinyun Chen, Po-Sen Huang, Johannes Welbl, Sven Gowal, Alexey Cherepanov, James Molloy, Daniel J. Mankowitz, Esme Sutherland Robson, Pushmeet Kohli, Nando de Freitas, Koray Kavukcuo…
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Code generation
- 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
- 41.1B
- Dane treningowe
- 967,000,000,000 tokens
- Rozmiar wsadu
- 4,718,592
41.1B. Table 3
Appendix part A has answers for pretraining.
2304 token sequences, 2048 batch size. 2304 * 2048 = 4718592 trained on 967B tokens and 205k steps. 967B/205k = 4717073, so seems they didn't do warmup
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
- 2.4 × 10²³ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
Using C=6ND, we have C = 6 FLOP/token/param * 41.1B params * 967B tokens = 2.38e23 FLOP. Figure 7 (a) shows a maximum training compute budget of approx 23000 TPU-days per model. This matches the operation-counting estimate at 44% utilization.
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
- 3,750
- Czas rzeczywisty
- 147 hours
- Wykorzystanie sprzętu
- MFU 43.6%
- Pobór mocy
- 2.6 MW
Figure 7 (a) shows that the models were trained for around 23000 TPU-days. We know they trained on TPUv4s, and in appendix D.1 they say they have 3750 TPUv4 and TPUv4i. Assuming they trained only on the 3750 TPUv4s, that suggests 23000 / 3750 = 6.13 days, or 147.2 hours.
Using C=6ND, we have C = 6 FLOP/token/param * 41.1B params * 967B tokens = 2.38e23 FLOP. Figure 7 (a) shows a maximum training compute budget of approx 23000 TPU-days per model. This implies 2.38e23 / (275e12 * 86400 * 23000) = 43.64% MFU = 0.4364
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
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 2,162
" To the best of our knowledge, this is the first time that a computer system has been competitive with human participants in programming competitions"
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Competition-Level Code Generation with AlphaCode
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
AlphaCode został opublikowany przez DeepMind, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas February 2022. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie code generation.
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 2.4 × 10²³ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v4. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 967,000,000,000 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: sOTA improvement.
Odpowiedzi
AlphaCode — częste pytania
AlphaCode— 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.
AlphaCode— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
AlphaCode— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 41.1B. 41.1B. Table 3. 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.
AlphaCode— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez DeepMind, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako industry.
AlphaCode— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w February 2022. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
AlphaCode— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie code generation. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
AlphaCode— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.4 × 10²³ 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.
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.