GPT2-Large+LHOPT
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
- OpenAI
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 2 June 2021
- Autorzy
- Diogo Almeida, Clemens Winter, Jie Tang, Wojciech Zaremba
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 (774M)
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 760M
- Dane treningowe
- 103,000,000 tokens
- Epoki
- 1
- Rozmiar wsadu
- 13,000
Figure 3
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 × 10²¹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
- Dostosowywanie obliczeń
- 4.7 × 10¹⁷ FLOP
base model compute (speculative confidence) 4.9536e+21 FLOP + fine-tune compute 4.6968e+17 FLOP = 4.9540697e+21 FLOP ________ estimation from the Arithmetic progress paper: 1.6E+21 FLOP
6 FLOP / parameter / token * 760000000 parameters * 103000000 tokens * 1 epoch = 4.6968e+17 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
there's a repo for the optimizer but no training code for this model: https://github.com/openai/LHOPT
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Speculative
- Cytaty
- 35
- Dane benchmarkowe
- GPT2-Large+LHOPT
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- A Generalizable Approach to Learning Optimizers
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
GPT2-Large+LHOPT został opublikowany przez OpenAI, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas June 2021. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation.
Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, GPT-2 (774M). Dlatego dzieli ogólny kształt i rozmiar modelu bazowego.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Szkolenie i pochodzenie
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 5 × 10²¹ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Został wytrenowany na korpusie około 103,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
GPT2-Large+LHOPT — częste pytania
GPT2-Large+LHOPT— 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.
GPT2-Large+LHOPT— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 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.
GPT2-Large+LHOPT— 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.
GPT2-Large+LHOPT— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
GPT2-Large+LHOPT— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 760M. 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.
GPT2-Large+LHOPT— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez OpenAI, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
GPT2-Large+LHOPT— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w June 2021. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
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.