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Transformer 估算 101

本文主要介绍用于估算 transformer 类模型计算量需求和内存需求的相关数学方法。 引言 其实,很多有关 transformer 语言模型的一些基本且重要的信息都可以用很简单的方法估算出来。不幸的是,这些公式在 NLP 社区中鲜为人知。本文的目的是总结这些公式,阐明它们是如何推导出来的及其作用。 注意: 本文主要关注训练成本,该成本主要由 GPU 的 VRAM 主导。如果你想知道有关推理成本 (通常由推理延迟主导) 的信息,可以读读 Kipply 写的 这篇精彩博文。 算力要求 下式可用于估算训练一个 transformer 模型所需的算力成本: 这里: 是训练 transformer 模型所需的计算量,单位为总浮点运算数 (FLOP) 前 向 后 向 前 向 后 向 是训练集群的实际总吞吐量: 数 每 的 实 际 每 秒 浮 点 运 算 数 实 际 ,单位为 FLOPs 是训练模型所花费的时间,以秒为单位 是 transformer 模型的参数量 是数据集大小,表示为数据集的总词元数 该式由 OpenAI 的缩放定律论文 和 DeepMind 的缩放定律论文 提出并经其实验验证...

AI 如何赋能万物?GOTC 2023 给出答案

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