RecGPT / Xingchen LLM (淘宝（中国）软件有限公司)
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
- Alibaba
- Organisationsart
- Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 7 February 2024
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Multimodal, Recommendation, Language
- Aufgabe
- Recommender system, Language modeling/generation, Text summarization
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
- 50B
- Trainingsdaten
- tokens
"tens of billions of parameters" ~50B parameters with "Likely" confidence
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
- Unreleased
- 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
- Likely
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- CAC registry
- Zuletzt aktualisiert
- 11 February 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
RecGPT / Xingchen LLM (淘宝（中国）软件有限公司) wurde veröffentlicht von Alibaba, im Land aufgezeichnet als China, während February 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Recommendation, Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet recommender system, Language modeling/generation, Text summarization.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Antworten
RecGPT / Xingchen LLM (淘宝（中国）软件有限公司) — Häufige Fragen
RecGPT / Xingchen LLM (淘宝（中国）软件有限公司)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Recommendation, Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von recommender system, Language modeling/generation, Text summarization. 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.
RecGPT / Xingchen LLM (淘宝（中国）软件有限公司)— 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.
RecGPT / Xingchen LLM (淘宝（中国）软件有限公司)— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
RecGPT / Xingchen LLM (淘宝（中国）软件有限公司)— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 50B. "tens of billions of parameters" ~50B parameters with "Likely" confidence. 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.
RecGPT / Xingchen LLM (淘宝（中国）软件有限公司)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Alibaba, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.
RecGPT / Xingchen LLM (淘宝（中国）软件有限公司)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in February 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Die andere Richtung
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