ERNIE 3.0 Titan
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
- Baidu,Peng Cheng Laboratory
- Typ organizacji
- Industry,Academia
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 23 December 2021
- Autorzy
- Shuohuan Wang, Yu Sun, Yang Xiang, Zhihua Wu, Siyu Ding, Weibao Gong, Shikun Feng
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling, Language modeling/generation, Relation extraction, Sentiment classification, Text classification
- Format numeryczny
- FP16
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 260B
- Dane treningowe
- 668,000,000,000 tokens
- Rozmiar wsadu
- 1,048,576
"[We] developed... distributed training technology, including fine-grained parallelism, heterogeneous hardware-aware training, and fault tolerance mechanism to train the 260B model on both Nvidia V100 GPU and Ascend 910 NPU clusters." See also: https://twitter.com/BaiduResearch/status/1468633977242243078?t=6q4zuLNdTSc4GUBe9OM5Aw&s=19
"To ensure the success of the pre-training of ERNIE 3.0 Titan, we utilize the ERNIE 3.0 Corpus [ 2 ], a large-scale, wide-variety, and high-quality Chinese text corpora amounting to 4TB" Assuming 167M words/tokens per GB
"The maximum sequence length of context and the memory length of language generation is 512 and 128, respectively" In table 1, they use a global batch size of 512 when data parallelism is "1" and 2048 when DP is "4". Not sure I fully understand this part but I guess they'd use parallelism as much as possible given how they talk about it. 2048 * 512 = 1048576.
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 × 10²⁴ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
The paper suggests that ERNIE 3.0 Titan uses more compute than GPT-3. This is consistent with the 6ND approximation. C = 6ND = 6 (FLOP/param/token) * (260B params) * (668B tokens) = 1.0421*10^24 FLOP
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB,Huawei Ascend 910
- Zastosowane chipy
- 1,920
- Centrum danych
- Peng Cheng Cloud Brain II, Paper on Ernie 3.0
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
- Hosted access (no API)
- Kod treningowy
- Unreleased
The Ernie 3.0 Titan model was used in Ernie bot. Today, ERNIE has been widely deployed across finance, healthcare, insurance, equity, Internet, logistics, and other fields. http://research.baidu.com/Blog/index-view?id=165
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
- 87
"Empirical results show that the ERNIE 3.0 Titan outperforms the state-of-the-art models on 68 NLP datasets."
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- ERNIE 3.0 Titan: Exploring Larger-scale Knowledge Enhanced Pre-training for Language Understanding and Generation
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
ERNIE 3.0 Titan został opublikowany przez Baidu,Peng Cheng Laboratory, w kraju zapisanym jako China, podczas December 2021. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry,Academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling, Language modeling/generation, Relation extraction, Sentiment classification, Text classification.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Jak to zostało wytrenowane
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 1 × 10²⁴ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB,Huawei Ascend 910. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Trening zużył korpus około 668,000,000,000 Tokeny tekstu.
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: sOTA improvement.
Odpowiedzi
ERNIE 3.0 Titan — częste pytania
ERNIE 3.0 Titan— 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.
ERNIE 3.0 Titan— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
ERNIE 3.0 Titan— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 260B. "[We] developed... distributed training technology, including fine-grained parallelism, heterogeneous hardware-aware training, and fault tolerance mechanism to train the 260B model on both Nvidia V100 GPU and Ascend 910 NPU clusters." See also: https://twitter.com/BaiduResearch/status/1468633977242243078?t=6q4zuLNdTSc4GUBe9OM5Aw&s=19. 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.
ERNIE 3.0 Titan— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Baidu,Peng Cheng Laboratory, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia.
ERNIE 3.0 Titan— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w December 2021. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
ERNIE 3.0 Titan— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling, Language modeling/generation, Relation extraction, Sentiment classification, Text classification. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
ERNIE 3.0 Titan— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1 × 10²⁴ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB,Huawei Ascend 910. 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.