Wu Dao - Wen Hui
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
- Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 1 March 2021
- Autorzy
- Tang Jie, Yang Zhilin, Yang Hongxia, Du Zhengxiao, Ding Ming, Zou Xu, Qiu Jiezhong, Qian Yujie, Yinda, Zhong Qingyang, Yu Jifan, Liu Xiao, Zheng Yanan, He Jiaao, Zeng Aohan, Hong Wenyi, Yang Zhuoyi, Zheng Wendi, Zhou Jing, Du Jizhong, Guo Zitong, Liu Jing, Zhou Chang, Lin Junyang
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language, Multimodal, Video, Image generation
- Zadanie
- Language modeling/generation, Image generation, Video generation, Text-to-image, Question answering, Visual question answering
- 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
- 11.3B
- Dane treningowe
- tokens
"Wu Dao — Wen Hui has reached 11.3 billion parameters, and through simple fine-tuning can generate poetry, make videos, draw pictures, retrieve text, perform complex reasoning, etc." https://medium.com/syncedreview/chinas-gpt-3-baai-introduces-superscale-intelligence-model-wu-dao-1-0-98a573fc4d70
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
- 1.2 × 10²⁰ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
64 Nvidia V100 GPUs for 2.5 days 64 GPUs * 2.8e13 FLOP/s /GPU * 2.5*24*60*60s* 0.3 [utilization rate]
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA V100
- Zastosowane chipy
- 64
- Czas rzeczywisty
- 60 hours
- Pobór mocy
- 38.9 kW
2.5 days = 60 hours
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- China's GPT-3? BAAI Introduces Superscale Intelligence Model 'Wu Dao 1.0'
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Wu Dao - Wen Hui został opublikowany przez Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, w kraju zapisanym jako China, podczas March 2021. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia.
Działa w dziedzinie Language, Multimodal, Video, Image generation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Image generation, Video generation, Text-to-image, Question answering, Visual question answering.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Jak to zostało wytrenowane
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 1.2 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA V100. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
Wu Dao - Wen Hui — częste pytania
Wu Dao - Wen Hui— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, Multimodal, Video, Image generation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Image generation, Video generation, Text-to-image, Question answering, Visual question answering. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
Wu Dao - Wen Hui— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.2 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA V100. 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.
Wu Dao - Wen Hui— 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.
Wu Dao - Wen Hui— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
Wu Dao - Wen Hui— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 11.3B. "Wu Dao — Wen Hui has reached 11.3 billion parameters, and through simple fine-tuning can generate poetry, make videos, draw pictures, retrieve text, perform complex reasoning, etc." https://medium.com/syncedreview/chinas-gpt-3-baai-introduces-superscale-intelligence-model-wu-dao-1-0-98a573fc4d70. 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.
Wu Dao - Wen Hui— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia.
Wu Dao - Wen Hui— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w March 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.