T-DMCA
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
- Google Brain
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 30 January 2018
- Autoři
- Peter J. Liu, Mohammad Saleh, Etienne Pot, Ben Goodrich, Ryan Sepassi, Lukasz Kaiser, Noam Shazeer
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling, Text summarization
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- 14,000,000,000 tokens
10^6 examples (= articles with crawlable citations) "We divide the articles roughly into 80/10/10 for train/development/test subsets, resulting in 1865750, 233252, and 232998 examples respectively" for best performing transformer L = 7500 (sequence length) number of epochs is unknown 1865750 articles * 7500 ~ 14B tokens per epoch
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA P100 PCIe 16GB
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
- Open source
Apache 2.0 https://github.com/tensorflow/tensor2tensor/
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Proč je to sledováno
- Historical significance
- Záznam důvěry
- Likely
the first decoder-only transformer model
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Generating Wikipedia by Summarizing Long Sequences
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
T-DMCA byl zveřejněn Google Brain, v zemi zaznamenané jako United States of America, během January 2018. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling, Text summarization.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Tréninková sada běžela na přibližně 14,000,000,000 tokeny textu
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: historical significance.
Odpovědi
T-DMCA — běžné otázky
T-DMCA— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google Brain, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
T-DMCA— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v January 2018. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
T-DMCA— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling, Text summarization. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
T-DMCA— 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.
T-DMCA— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
T-DMCA— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
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.