M6-10T

Zamknięte wagi Alibaba 10T parametry October 2021

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
Alibaba
Typ organizacji
Industry
Kraj
China
Opublikowany
8 October 2021
Autorzy
Junyang Lin, An Yang, Jinze Bai, Chang Zhou, Le Jiang, Xianyan Jia, Ang Wang, Jie Zhang, Yong Li, Wei Lin, Jingren Zhou, Hongxia Yang

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Multimodal, Language, Vision
Zadanie
Language modeling/generation
Podejście
Self-supervised learning

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry
10T

"We demonstrate a practice of pretraining unprecedented 10-trillion-parameter model, an order of magnitude larger than the state-of-the-art, on solely 512 GPUs within 10 days"

Dane treningowe
tokens

"We conduct experiments for pretraining and finetuning to analyze model competence in upstream and downstream tasks. Following the classical data setup for pretraining and finetuning, we pretrain the model on BookCorpus [52] and English Wikipedia [9], which are corpora with around 16GB of plain texts." I used http://extraconversion.com/data-storage/gigabits/gigabits-to-words.html for the conversion to number of words

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
5.5 × 10²¹ FLOP

512 GPUs in 10 days - using NVIDIA V100 GPUs Using the NVIDIA V100 Specifications this works out to be: 0.30 * 125E12 * 512 * 10 * 86400 = 1.66E22 (Assuming 30% utilisation, and 125 TFLOPS)

Jak to zostało ustalone
Hardware

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

"This work is generally reproducible. Following the description in Section 3, researchers can easily implement the training strategy on the codebases for pretraining, including Huggingface Transformer 1, Fairseq 2."

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Zapisz pewność
Confident
Cytaty
47

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
M6-10T: A Sharing-Delinking Paradigm for Efficient Multi-Trillion Parameter Pretraining
Ostatnio zaktualizowane
28 November 2025

Co oznaczają liczby

Tło

M6-10T został opublikowany przez Alibaba, w kraju zapisanym jako China, podczas October 2021. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.

Działa w dziedzinie Multimodal, Language, Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation.

Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.

Co poszło w budowę tego

Trening zajmował około 5.5 × 10²¹ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Odpowiedzi

M6-10T — częste pytania

01

M6-10T— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 10T. "We demonstrate a practice of pretraining unprecedented 10-trillion-parameter model, an order of magnitude larger than the state-of-the-art, on solely 512 GPUs within 10 days". 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.

02

M6-10T— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Alibaba, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.

03

M6-10T— 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.

04

M6-10T— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Multimodal, Language, Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.

05

M6-10T— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 5.5 × 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.

06

M6-10T— 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.

07

M6-10T— czy jest open weight?

Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

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.