Yuan 1.0
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
- Inspur
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 12 October 2021
- Autorzy
- Shaohua Wu, Xudong Zhao, Tong Yu, Rongguo Zhang, Chong Shen, Hongli Liu, Feng Li, Hong Zhu, Jiangang Luo, Liang Xu, Xuanwei Zhang, Jun Liu
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
- 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
- 245.7B
- Dane treningowe
- 180,000,000,000 tokens
- Rozmiar wsadu
- 6,881,280
Table 2: Parameters of Yuan models. "Parameters (billion)"
"Yuan 1.0 was trained on a new Chinese dataset of 5TB high-quality text that was built on 850TB raw data from Internet." 1 GB ~ 167M words in English or 333M words in Chinese. For a mixed dataset of mostly Chinese, 5TB may be equivalent to around 1T words. Table 2: 180B training tokens
Table 2. Batch size 3360, sequence length 2048. 3360*2048 = 6881280
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
- 3.5 × 10²³ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Reported
Table 9: 4095 petaFLOPS-days which equals 3.538*10^23 FLOP https://www.wolframalpha.com/input?i=4095+petaFLOPS+*+1+day
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Zastosowane chipy
- 2,128
- Wykorzystanie sprzętu
- HFU 45.0%
- Koszt obliczeniowy
- $591,665
"The Yuan models are trained on a cluster with 2128 GPUs. A stable real performance of 45% of the theoretical peak performance is achieved on this cluster." HFU = 0.4500
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
- API access
- Kod treningowy
- Unreleased
https://github.com/Shawn-IEITSystems/Yuan-1.0
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Model Frontier
- Yes
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 69
"The zero-shot average scores of both LM and PLM are superior to the SOTA one. On Csldcp, Tnews and Iflytek tasks, we surpass the zero-shot SOTA by a large margin"
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Yuan 1.0: Large-Scale Pre-trained Language Model in Zero-Shot and Few-Shot Learning
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
Yuan 1.0 został opublikowany przez Inspur, w kraju zapisanym jako China, podczas October 2021. Kategoria, do której należy wydawca, to 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.
Jak to zostało wytrenowane
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 3.5 × 10²³ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 180,000,000,000 Tokeny tekstu.
Jest śledzone w podstawowym zbiorze danych z jednego szczególnego powodu: sOTA improvement.
Odpowiedzi
Yuan 1.0 — częste pytania
Yuan 1.0— 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.
Yuan 1.0— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Yuan 1.0— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 245.7B. Table 2: Parameters of Yuan models. "Parameters (billion)". 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.
Yuan 1.0— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Inspur, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Yuan 1.0— 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.
Yuan 1.0— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Yuan 1.0— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 3.5 × 10²³ 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.
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.