KnGPT2
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
- Huawei Noah's Ark Lab,McGill University
- Typ organizacji
- Industry,Academia
- Kraj
- China, Canada
- Opublikowany
- 15 October 2021
- Autorzy
- Ali Edalati, Marzieh Tahaei, Ahmad Rashid, Vahid Partovi Nia, James J. Clark, Mehdi Rezagholizadeh
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 (124M)
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 83M
- Dane treningowe
- 853,333,333 tokens
- Epoki
- 1
"The KnGPT2 model is compressed from the GPT-2Small Radford et al. (2019) model. GPT-2Small is 124 million parameters. Our baseline is DistilGPT2 which has about 82 million parameters so our KnGPT2 model is compressed to the same size (83 million parameters) for a fair comparison"
"KnGPT2 is pre-trained on 10% of OpenWebText" 3.2 GB (Table 3) 3.2GB * 200*10^6 words per GB * 4/3 tokens per word = 853333333 tokens
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
- 7.9 × 10²⁰ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
- Dostosowywanie obliczeń
- 4.2 × 10¹⁷ FLOP
7.936e+20 FLOP [base model, "Speculative" confidence"] + 4.2496e+17 FLOP [fine-tune] = 7.9402496e+20 FLOP
6 FLOP / parameter / token * 83000000 parameters * 853333333 tokens = 4.2496e+17 FLOP
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Czas rzeczywisty
- 7 hours
6.5 hours (Table 3)
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
- Speculative
- Cytaty
- 42
- Dane benchmarkowe
- KnGPT2
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Kronecker Decomposition for GPT Compression
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
KnGPT2 został opublikowany przez Huawei Noah's Ark Lab,McGill University, w kraju zapisanym jako China, podczas October 2021. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry,Academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation.
Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, GPT-2 (124M). Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Co poszło w budowę tego
Trening zajmował około 7.9 × 10²⁰ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Trening zużył korpus około 853,333,333 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
KnGPT2 — częste pytania
KnGPT2— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 7.9 × 10²⁰ 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.
KnGPT2— 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.
KnGPT2— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
KnGPT2— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 83M. "The KnGPT2 model is compressed from the GPT-2Small Radford et al. (2019) model. GPT-2Small is 124 million parameters. Our baseline is DistilGPT2 which has about 82 million parameters so our KnGPT2 model is compressed to the same size (83 million parameters) for a fair comparison". 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.
KnGPT2— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Huawei Noah's Ark Lab,McGill University, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia.
KnGPT2— 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.
KnGPT2— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation. 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.