Megatron-LM (2.5B)
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
- NVIDIA
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 17 September 2019
- Autorzy
- Mohammad Shoeybi, Mostofa Patwary, Raul Puri, Patrick LeGresley, Jared Casper, Bryan Catanzaro
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 2.5B
- Dane treningowe
- tokens
- Epoki
- 3.4
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
- 2.4 × 10²¹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
300k steps, batch size 512, sequence length 1024 Training tokens: 300000*512*1024=157286400000 Epochs: 157286400000/46400000000=3.4 Training FLOP: 6*2500000000*157286400000=2.359296e+21
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
- 128
- Pobór mocy
- 78.8 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
- Open source
code (2.5B model is a GPT model): https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM?tab=readme-ov-file#megatron-overview open license: https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM?tab=License-1-ov-file#readme
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Likely
- Cytaty
- 2,766
- Dane benchmarkowe
- Megatron-LM (2.5B)
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
Megatron-LM (2.5B) został opublikowany przez NVIDIA, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas September 2019. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Szkolenie i pochodzenie
Trening zajmował około 2.4 × 10²¹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA V100. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
Megatron-LM (2.5B) — częste pytania
Megatron-LM (2.5B)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Megatron-LM (2.5B)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.4 × 10²¹ 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.
Megatron-LM (2.5B)— 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.
Megatron-LM (2.5B)— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Megatron-LM (2.5B)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 2.5B. 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.
Megatron-LM (2.5B)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez NVIDIA, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Megatron-LM (2.5B)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 2019. 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.