Persia
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
- ETH Zurich,Kuaishou Technology
- Organisationsart
- Academia,Industry
- Land
- Switzerland, China
- Veröffentlicht
- 23 November 2021
- Autoren
- Xiangru Lian, Binhang Yuan, Xuefeng Zhu, Yulong Wang, Yongjun He, Honghuan Wu, Lei Sun, Haodong Lyu, Chengjun Liu, Xing Dong, Yiqiao Liao, Mingnan Luo, Congfei Zhang, Jingru Xie, Haonan Li, Lei Chen, Renjie Huang, Jianying Lin, Chengchun Shu, Xuezhong Qiu, Zhishan Liu, Dongying Kong, Lei Yuan, Hai Yu, Sen Yang, Ce Zhang, Ji Liu
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Recommendation
- Aufgabe
- Recommender system
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
- 100T
- Trainingsdaten
- tokens
100 trillion
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA V100
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
- Open source
https://github.com/PersiaML/PERSIA/blob/main/LICENSE MIT code
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 44
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Persia: An Open, Hybrid System Scaling Deep Learning-based Recommenders up to 100 Trillion Parameters
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Persia wurde veröffentlicht von ETH Zurich,Kuaishou Technology, im Land aufgezeichnet als Switzerland, während November 2021. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Industry.
Es funktioniert im Bereich von Recommendation, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet recommender system.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Antworten
Persia — Häufige Fragen
Persia— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von ETH Zurich,Kuaishou Technology, basiert auf Switzerland, eine als kategorisierte Organisation academia,Industry.
Persia— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in November 2021. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Persia— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Recommendation, und wird als Bewältigung der Aufgabe von recommender system. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Persia— 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.
Persia— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Persia— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 100T. 100 trillion. 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.
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.