CT-MoS + DynamicEval (PTB)

Uzavřené váhy National Tsing Hua University,Google 24M parametry December 2020

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
National Tsing Hua University,Google
Typ organizace
Academia,Industry
Země
Taiwan, United States of America
Publikováno
25 December 2020
Autoři
Pei-Hsin Wang, Sheng-Iou Hsieh, Shih-Chieh Chang, Yu-Ting Chen, Jia-Yu Pan, Wei Wei, Da-Chang Juan

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Language
Úkol
Language modeling

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry
24M
Výcviková data
929,000 tokens
Epochy
1,000

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware
NVIDIA GeForce GTX 1080
Používané čipy
1
Příkon
201 W

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
36
Benchmark data
CT-MoS + DynamicEval (PTB)

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Contextual Temperature for Language Modeling
Nap poslední aktualizace
25 May 2026

Co čísla znamenají

O tomto modelu

CT-MoS + DynamicEval (PTB) byl zveřejněn National Tsing Hua University,Google, v zemi zaznamenané jako Taiwan, během December 2020. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling.

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 929,000 tokeny textu

Odpovědi

CT-MoS + DynamicEval (PTB) — běžné otázky

01

CT-MoS + DynamicEval (PTB)— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v December 2020. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

02

CT-MoS + DynamicEval (PTB)— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

03

CT-MoS + DynamicEval (PTB)— 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.

04

CT-MoS + DynamicEval (PTB)— Je to OPEN SOURCE?

Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.

05

CT-MoS + DynamicEval (PTB)— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 24M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

06

CT-MoS + DynamicEval (PTB)— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností National Tsing Hua University,Google, zakládající se na Taiwan, organizace zařazená jako academia,Industry.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 25 May 2026

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.