NAS+ESS (156M)
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
- Northeastern University (China),Chinese Academy of Sciences,NiuTrans Research,Kingsoft
- Typ organizacji
- Academia,Academia,Industry
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 6 May 2020
- Autorzy
- Yinqiao Li, Chi Hu, Yuhao Zhang, Nuo Xu, Yufan Jiang, Tong Xiao, Jingbo Zhu, Tongran Liu, Changliang Li
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Neural Architecture Search - NAS, 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
- 156M
- Dane treningowe
- 103,000,000 tokens
- Epoki
- 30
156M (Table 2)
"The batch size was 128 and the number of hidden units was 300"
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
- 2.9 × 10¹⁸ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 156 * 10^6 parameters * 103000000 tokens * 30 epochs = 2.89224e+18 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
- 1
- Pobór mocy
- 280 W
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.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 12
- Dane benchmarkowe
- NAS+ESS (156M)
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Learning Architectures from an Extended Search Space for Language Modeling
- Ostatnio zaktualizowane
- 11 February 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
NAS+ESS (156M) został opublikowany przez Northeastern University (China),Chinese Academy of Sciences,NiuTrans Research,Kingsoft, w kraju zapisanym jako China, podczas May 2020. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia,Academia,Industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie neural Architecture Search - NAS, Language modeling.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Szkolenie i pochodzenie
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 2.9 × 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
NAS+ESS (156M) — częste pytania
NAS+ESS (156M)— 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.
NAS+ESS (156M)— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
NAS+ESS (156M)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 156M. 156M (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.
NAS+ESS (156M)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Northeastern University (China),Chinese Academy of Sciences,NiuTrans Research,Kingsoft, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Industry.
NAS+ESS (156M)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w May 2020. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
NAS+ESS (156M)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie neural Architecture Search - NAS, Language modeling. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
NAS+ESS (156M)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.9 × 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.
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.