HSO
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Toyota Technological Institute at Chicago
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 16 December 2021
- Autoři
- Davis Yoshida, Kevin Gimpel
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling/generation
- Základní model
- GPT-2 (355M)
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 345M
- Výcviková data
- tokens
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 2.3 × 10²¹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Comparison with other models
base model: Gpt-2 355M SOURCE: Uses pretrained GPT2 with 345M param, so impute from "Language Models are Unsupervised Multitask Learners" same "Speculative" confidence level
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Speculative
- Citace
- 4
- Benchmark data
- HSO
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Reconsidering the Past: Optimizing Hidden States in Language Models
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
HSO byl zveřejněn Toyota Technological Institute at Chicago, v zemi zaznamenané jako United States of America, během December 2021. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation.
Staví na GPT-2 (355M). Většina modelů na této úrovni je přizpůsobena z existující základny namísto toho, aby byla vytvořena od nuly.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 2.3 × 10²¹ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
HSO — běžné otázky
HSO— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Toyota Technological Institute at Chicago, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.
HSO— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v December 2021. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
HSO— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
HSO— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.3 × 10²¹ FLOP. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
HSO— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
HSO— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
HSO— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 345M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.