BaGuaLu
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
- Tsinghua University,Zhejiang Lab,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Alibaba
- Organisationsart
- Academia,Academia,Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 28 March 2022
- Autoren
- Zixuan Ma, Jiaao He, Jiezhong Qiu, Huanqi Cao, Yuanwei Wang, Zhenbo Sun, Liyan Zheng, Haojie Wang, Shizhi Tang, Tianyu Zheng, Junyang Lin, Guanyu Feng, Zeqiang Huang, Jie Gao, Aohan Zeng, Jianwei Zhang, Runxin Zhong, Tianhui Shi, Sha Liu, Weimin Zheng, Jie Tang, Hongxia Yang, Xin Liu, Jidong Zhai, Wenguang Chen
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Multimodal, Language, Vision
- Aufgabe
- Language modeling, Image classification
- Ansatz
- Self-supervised learning
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
- 173.9T
- Trainingsdaten
- tokens
Table 3, MoDa-174T has 173.9 trillion parameters
17.5B tokens (in English, this is approximately 13.1B words, but the conversion may be different in Chinese) and 60.5M images.
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Zitationen
- 37
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- BaGuaLu: Targeting Brain Scale Pretrained Models with over 37 Million Cores
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
BaGuaLu wurde veröffentlicht von Tsinghua University,Zhejiang Lab,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Alibaba, im Land aufgezeichnet als China, während March 2022. Die veröffentlichende Organisation ist als academia,Academia,Industry.
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Language, Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling, Image classification.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Antworten
BaGuaLu — Häufige Fragen
BaGuaLu— 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.
BaGuaLu— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 173.9T. Table 3, MoDa-174T has 173.9 trillion parameters. 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.
BaGuaLu— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Tsinghua University,Zhejiang Lab,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Alibaba, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Industry.
BaGuaLu— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in March 2022. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
BaGuaLu— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Language, Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling, Image classification. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
BaGuaLu— 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
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