Transformer-C
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 Massachusetts Amherst
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 8 April 2021
- Autorzy
- Simeng Sun, Mohit Iyyer
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 148M
- Dane treningowe
- 103,000,000 tokens
- Epoki
- 19.88
- Rozmiar wsadu
- 10,240
148M, Table 6
Table 7 steps 200k batch size 10240 10240 * 200000 / 103000000 = 19.88 epochs
table 7
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 × 10¹⁸ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting,Hardware
6 FLOP / token / parameter * 148000000 parameters * 10240 tokens per batch * 200000 steps = 1.818624e+18 FLOP 11340000000000 FLOP / sec [assumed fp32] * 4 GPUs * 40 hours * 3600 sec/ hour * 0.3 [assumed precision] = 1.959552e+18 FLOP geometric mean: sqrt(1.818624e+18*1.959552e+18) = 1.8877734e+18
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
- Zastosowane chipy
- 4
- Czas rzeczywisty
- 40 hours
- Pobór mocy
- 2.0 kW
table 7
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
- Open source
permissive license, BSD-3: https://github.com/SimengSun/revisit-nplm
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 16
- Dane benchmarkowe
- Transformer-C
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Revisiting Simple Neural Probabilistic Language Models
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Transformer-C został opublikowany przez University of Massachusetts Amherst, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas April 2021. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Jak to zostało wytrenowane
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 1.9 × 10¹⁸ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 103,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
Transformer-C — częste pytania
Transformer-C— 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.
Transformer-C— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.9 × 10¹⁸ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti. 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.
Transformer-C— 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.
Transformer-C— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Transformer-C— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 148M. 148M, Table 6. 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.
Transformer-C— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of Massachusetts Amherst, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia.
Transformer-C— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w April 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.