LearnLM-Tutor
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Google Research,Google DeepMind,Google,Arizona State University,Lund University,University of Oxford
- Organisationsart
- Industry,Industry,Industry,Academia,Academia,Academia
- Land
- United States of America, Sweden, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Veröffentlicht
- 14 May 2024
- Autoren
- Irina Jurenka, Markus Kunesch, Kevin R. McKee, Daniel Gillick, Shaojian Zhu, Sara Wiltberger, Shubham Milind Phal, Katherine Hermann, Daniel Kasenberg, Avishkar Bhoopchand, Ankit Anand, Miruna Pîslar, Stephanie Chan, Lisa Wang§, Jennifer She, Parsa Mahmoudieh, Aliya Rysbek, Wei-Jen Ko, Andrea Huber, Brett Wiltshire, Gal Elidan‡, Roni Rabin, Jasmin Rubinovitz†, Amit Pitaru, Mac McAllister, Julia Wi…
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation, Chat, Question answering
- Basis-Modell
- Gemini 1.0 Ultra
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Hosted access (no API)
- Training-Code
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Towards Responsible Development of Generative AI for Education: An Evaluation-Driven Approach
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
LearnLM-Tutor wurde veröffentlicht von Google Research,Google DeepMind,Google,Arizona State University,Lund University,University of Oxford, im Land aufgezeichnet als United States of America, während May 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als industry,Industry,Industry,Academia,Academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Chat, Question answering.
Es basiert auf Gemini 1.0 Ultra. Das ist der Grund, warum es die allgemeine Form und Größe des Basis-Modells teilt.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Antworten
LearnLM-Tutor — Häufige Fragen
LearnLM-Tutor— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
LearnLM-Tutor— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
LearnLM-Tutor— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google Research,Google DeepMind,Google,Arizona State University,Lund University,University of Oxford, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Industry,Industry,Academia,Academia,Academia.
LearnLM-Tutor— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in May 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
LearnLM-Tutor— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Chat, Question answering. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
LearnLM-Tutor— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.