GPipe (Amoeba)

Uzavřené hmotnosti Google 557M Parametry November 2018

Žádný odhad

Žádné hardwareové požadavky na tento model

Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..

Záznam.

Plná specifikace

Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.

Původ

Kdo vybudoval tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace
Google
Typ organizace
Industry
Země
United States of America
Publikováno
16 November 2018
Autoři
Yanping Huang, Youlong Cheng, Ankur Bapna, Orhan Firat, Mia Xu Chen, Dehao Chen, HyoukJoong Lee, Jiquan Ngiam, Quoc V. Le, Yonghui Wu, Zhifeng Chen

Co to dělá

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

Doména
Vision
Úkol
Image classification

Velikost

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

Parametry
557M

Section 4

Tréninková data
1,281,167 tokens

Table 4

Jak je klasifikováno

Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.

Citace
1,218

Zdroje

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.

Odkaz
GPipe: Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism
Naposledy aktualizováno
11 February 2026

Co čísla znamenají

Pozadí

GPipe (Amoeba) was published by Google, in United States of America, in November 2018. It comes out of industry.

It works in Vision, and is recorded as doing image classification.

Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže je možné ho dosáhnout pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná grafická karta to nezmění.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

It was trained on about 1,281,167 tokens of text.

Odpovědi

GPipe (Amoeba) — Časté dotazy

01

Is GPipe (Amoeba) open source?

The licensing for GPipe (Amoeba) was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.

02

How many parameters does GPipe (Amoeba) have?

GPipe (Amoeba) has 557M parameters. Section 4. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.

03

Who created GPipe (Amoeba)?

GPipe (Amoeba) was published by Google, based in United States of America, categorised as industry.

04

When was GPipe (Amoeba) released?

GPipe (Amoeba) was published in November 2018. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.

05

What is GPipe (Amoeba) used for?

GPipe (Amoeba) works in Vision, and is recorded as handling image classification. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.

06

What GPU do I need to run GPipe (Amoeba)?

None. GPipe (Amoeba) is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.

Zdroj

Původní publikace

Poslední aktualizace záznamu 11 February 2026

Druhý směr

Když se na to podíváte z druhé strany?

Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.