Long-range sequence Compressive Transformers
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
- DeepMind
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Opublikowany
- 13 November 2019
- Autorzy
- Jack W. Rae, Anna Potapenko, Siddhant M. Jayakumar, Timothy P. Lillicrap
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.
- Dane treningowe
- 103,000,000 tokens
- Epoki
- 328.32
- Rozmiar wsadu
- 65,536
"for word-based LM we used 16, 000 warmup steps with 500, 000 decay steps" "a sequence window size all equal to 512" " a total batch size of 128" 516000*512*128/103000000 = 328.32 epochs
512*128
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 × 10²⁰ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
123000000000000 FLOP / second/ GPU * 64 GPUs * 12 hours * 3600 sec/hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.0202112e+20 FLOP
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- Google TPU v3
- Zastosowane chipy
- 64
- Czas rzeczywisty
- 12 hours
- Pobór mocy
- 59.0 kW
"The model converged in a little over 12 hours."
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
- 845
- Dane benchmarkowe
- Compressive Transformers for Long-Range Sequence Modelling
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Compressive Transformers for Long-Range Sequence Modelling
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
Long-range sequence Compressive Transformers został opublikowany przez DeepMind, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas November 2019. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
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
Trening zajmował około 1 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v3. 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
Long-range sequence Compressive Transformers — częste pytania
Long-range sequence Compressive Transformers— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w November 2019. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Long-range sequence Compressive Transformers— 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.
Long-range sequence Compressive Transformers— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v3. 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.
Long-range sequence Compressive Transformers— 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.
Long-range sequence Compressive Transformers— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Long-range sequence Compressive Transformers— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Long-range sequence Compressive Transformers— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez DeepMind, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako industry.
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.