CT-MoS (WT2)
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
- Google,National Tsing Hua University
- Typ organizacji
- Industry,Academia
- Kraj
- United States of America, Taiwan
- Opublikowany
- 25 December 2020
- Autorzy
- Pei-Hsin Wang, Sheng-Iou Hsieh, Shih-Chieh Chang, Yu-Ting Chen, Jia-Yu Pan, Wei Wei, Da-Chang Juan
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
- 45M
- Dane treningowe
- 2,000,000 tokens
- Epoki
- 1,000
45M Table 2
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
- 5.4 × 10¹⁷ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 45000000 parameters * 2000000 tokens * 1000 epochs = 5.4e+17 FLOP
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
- Pobór mocy
- 2.0 kW
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
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 36
- Dane benchmarkowe
- CT-MoS (WT2)
"Experimental results confirm that the proposed method significantly improves state-of-the-art language models, achieving a perplexity of 55.31 and 62.89 on the test set of Penn Treebank and WikiText-2"
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Contextual Temperature for Language Modeling
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
CT-MoS (WT2) został opublikowany przez Google,National Tsing Hua University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas December 2020. Kategoria, do której należy wydawca, to industry,Academia.
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 5.4 × 10¹⁷ 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 2,000,000 Tokeny tekstu.
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: sOTA improvement.
Odpowiedzi
CT-MoS (WT2) — częste pytania
CT-MoS (WT2)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 45M. 45M Table 2. 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.
CT-MoS (WT2)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google,National Tsing Hua University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia.
CT-MoS (WT2)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w December 2020. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
CT-MoS (WT2)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
CT-MoS (WT2)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 5.4 × 10¹⁷ 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.
CT-MoS (WT2)— 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.
CT-MoS (WT2)— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
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.