tsuzumi 7B upgrade 2024
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
- NTT Communication Science Laboratories
- Organisationsart
- Industry
- Land
- Japan
- Veröffentlicht
- 11 April 2024
- Autoren
- Kyosuke Nishida
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language, Multimodal, Vision
- Aufgabe
- Chat, Language modeling/generation, Document classification
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.
- Parameter
- 7B
- Trainingsdaten
- 1,000,000,000,000 tokens
7B
1T+ from https://ntt-research.com/2024-upgrade-reality-tsuzumi/ 5:55
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 4.2 × 10²² FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
6ND = 6 * 7000000000 * 1000000000000 = 4.2e+22 (unknown number of epochs -> 'likely' confidence)
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- NTT's Large Language Model "tsuzumi" is Here!
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
tsuzumi 7B upgrade 2024 wurde veröffentlicht von NTT Communication Science Laboratories, im Land aufgezeichnet als Japan, während April 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, Multimodal, Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet chat, Language modeling/generation, Document classification.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Wie es trainiert wurde
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 4.2 × 10²² FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Es wurde auf einem Korpus von etwa 1,000,000,000,000 Text-Tokens
Antworten
tsuzumi 7B upgrade 2024 — Häufige Fragen
tsuzumi 7B upgrade 2024— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
tsuzumi 7B upgrade 2024— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 7B. 7B. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
tsuzumi 7B upgrade 2024— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von NTT Communication Science Laboratories, basiert auf Japan, eine als kategorisierte Organisation industry.
tsuzumi 7B upgrade 2024— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in April 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
tsuzumi 7B upgrade 2024— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, Multimodal, Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von chat, Language modeling/generation, Document classification. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
tsuzumi 7B upgrade 2024— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 4.2 × 10²² FLOP. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
tsuzumi 7B upgrade 2024— 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.