Gopher (7.1B)
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
- DeepMind
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publikováno
- 8 December 2021
- Autoři
- Jack W. Rae, Sebastian Borgeaud, Trevor Cai, Katie Millican, Jordan Hoffmann, Francis Song, John Aslanides, Sarah Henderson, Roman Ring, Susannah Young, Eliza Rutherford, Tom Hennigan, Jacob Menick, Albin Cassirer, Richard Powell, George van den Driessche, Lisa Anne Hendricks, Maribeth Rauh, Po-Sen Huang, Amelia Glaese, Johannes Welbl, Sumanth Dathathri, Saffron Huang, Jonathan Uesato, John Mellor…
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling/generation
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 7.1B
- Výcviková data
- 300,000,000 tokens
- Epochy
- 1
7.1B
"We train all models for 300 billion tokens with a 2048 token context window, using the Adam (Kingma and Ba, 2014) optimiser." 1 token ~ 0.75 words
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
- Confident
- Citace
- 1,605
- Benchmark data
- Gopher (7.1B)
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- "Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher"
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
Gopher (7.1B) byl zveřejněn DeepMind, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během December 2021. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Trénink spotřeboval korpus kolem 300,000,000 tokeny textu
Odpovědi
Gopher (7.1B) — běžné otázky
Gopher (7.1B)— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Gopher (7.1B)— 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.
Gopher (7.1B)— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Gopher (7.1B)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 7.1B. 7.1B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Gopher (7.1B)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností DeepMind, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako industry.
Gopher (7.1B)— 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.
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.