GPT-2 (fine-tuned with HYDRA)
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
- University of California San Diego
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 16 October 2021
- Autorzy
- Kabir Nagrecha, Arun Kumar
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation
- Model bazowy
- GPT-2 (1.5B)
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 1.5B
- Dane treningowe
- tokens
- Epoki
- 1
They don't actually say which GPT-2 version they use, but it appears to be XL (1.5B params), since Table 1 shows zero-shot accuracy of 18.34 on WikiText-2, which is what the 1.5B version got.
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
- 1.9 × 10²¹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
- Dostosowywanie obliczeń
- 1.8 × 10¹⁶ FLOP
They fine-tuned GPT-2 (1.5B) for one epoch on WikiText-2. GPT-2 itself used 1.92e21 FLOP, and here we see 6 * 2M * 1.54B = 1.848e16 fine-tuning FLOP (which has almost no impact on total FLOP).
They fine-tuned GPT-2 (1.5B) for one epoch on WikiText-2. GPT-2 itself used 1.92e21 FLOP, and here we see 6 * 2M * 1.54B = 1.848e16 fine-tuning FLOP (which has almost no impact on total FLOP).
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.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 6
- Dane benchmarkowe
- GPT-2 (fine-tuned with HYDRA)
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Hydra: A System for Large Multi-Model Deep Learning
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
GPT-2 (fine-tuned with HYDRA) został opublikowany przez University of California San Diego, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas October 2021. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation.
Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z GPT-2 (1.5B). 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 1.9 × 10²¹ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
GPT-2 (fine-tuned with HYDRA) — częste pytania
GPT-2 (fine-tuned with HYDRA)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.9 × 10²¹ FLOP. 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-2 (fine-tuned with HYDRA)— 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-2 (fine-tuned with HYDRA)— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
GPT-2 (fine-tuned with HYDRA)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 1.5B. They don't actually say which GPT-2 version they use, but it appears to be XL (1.5B params), since Table 1 shows zero-shot accuracy of 18.34 on WikiText-2, which is what the 1.5B version got. 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-2 (fine-tuned with HYDRA)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of California San Diego, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia.
GPT-2 (fine-tuned with HYDRA)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w October 2021. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
GPT-2 (fine-tuned with HYDRA)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation. 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.