Brain2Qwerty
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
- Meta AI,Universite de Technologie de Compiègne – CNRS,Basque Center on Cognition
- Typ organizace
- Industry,Academia,Academia
- Země
- United States of America, France, Spain
- Publikováno
- 18 February 2025
- Autoři
- Jarod Lévy,, Mingfang (Lucy) Zhang, Svetlana Pinet, Jérémy Rapin, Hubert Banville, Stéphane d’Ascoli, Jean-Rémi King
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language generation
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 400M
- Výcviková data
- tokens
- Epochy
- 100
a total of ∼ 400M parameters (258M for Conv, 138M for Trans)
The model is trained for 100 epochs with a batch size of 128 Custom dataset collected from 35 participants typing 128 unique Spanish sentences
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
- 1.6 × 10¹⁸ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
125000000000000 FLOP / GPU / sec [V100 reported, bf16 assumed] * 1 GPU * 12 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.62e+18 FLOP
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA V100
- Používané čipy
- 1
- Doba reálného času
- 12 hours
- Příkon
- 324 W
Training was conducted on a single NVIDIA Tesla V100 Volta GPU with 32 GB of memory. The total runtime for training one model is ∼12 hours
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
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Brain-to-Text Decoding: A Non-invasive Approach via Typing
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
Brain2Qwerty byl zveřejněn Meta AI,Universite de Technologie de Compiègne – CNRS,Basque Center on Cognition, v zemi zaznamenané jako United States of America, během February 2025. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry,Academia,Academia.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language generation.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Jak bylo trénováno
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 1.6 × 10¹⁸ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA V100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
Brain2Qwerty — běžné otázky
Brain2Qwerty— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language generation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Brain2Qwerty— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.6 × 10¹⁸ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA V100. 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.
Brain2Qwerty— 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.
Brain2Qwerty— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Brain2Qwerty— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 400M. a total of ∼ 400M parameters (258M for Conv, 138M for Trans). Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Brain2Qwerty— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Meta AI,Universite de Technologie de Compiègne – CNRS,Basque Center on Cognition, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Academia,Academia.
Brain2Qwerty— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v February 2025.
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.