MEB
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
- Microsoft
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 4 September 2021
- Autoren
- W Liu, Z Wang, X Liu, N Zeng, Y Liu, FE Alsaadi
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Search, Language
- Aufgabe
- Search
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
- 135B
- Trainingsdaten
- 500,000,000,000 tokens
See paper title
"MEB uses three years of search logs from Bing as training data." TODO convert
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
"MEB is running in production for 100 percent of Bing searches, in all regions and languages. It is the largest universal model we’re serving at Microsoft"
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- Significant use
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 26
"MEB is running in production for 100 percent of Bing searches, in all regions and languages."
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Make Every feature Binary: A 135B parameter sparse neural network for massively improved search relevance
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
MEB wurde veröffentlicht von Microsoft, im Land aufgezeichnet als United States of America, während September 2021. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Search, Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet search.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Wie es trainiert wurde
Es wurde auf einem Korpus von etwa 500,000,000,000 Text-Tokens
Das Einschlusskriterium: significant use.
Antworten
MEB — Häufige Fragen
MEB— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Microsoft, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
MEB— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2021. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
MEB— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Search, Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von search. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
MEB— 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.
MEB— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
MEB— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 135B. See paper title. 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
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