FNetAR Medium

Geschlossene Gewichtungen X-Mechanics 34.3M Parameter July 2021

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
X-Mechanics
Organisationsart
Research collective
Land
United States of America
Veröffentlicht
22 July 2021
Autoren
Tim Lou, Michael Park, Mohammad Ramezanali, Vincent Tang

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain
Language
Aufgabe
Language modeling

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
34.3M
Trainingsdaten
tokens

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.

Zitationen
4
Benchmark-Daten
FNetAR Medium

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
FNetAR: Mixing Tokens with Autoregressive Fourier Transforms
Zuletzt aktualisiert
25 May 2026

Was die Zahlen bedeuten

Über dieses Modell

FNetAR Medium wurde veröffentlicht von X-Mechanics, im Land aufgezeichnet als United States of America, während July 2021. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist research collective.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling.

Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.

Antworten

FNetAR Medium — Häufige Fragen

01

FNetAR Medium— Ist es Open-Source?

Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.

02

FNetAR Medium— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 34.3M. 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.

03

FNetAR Medium— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von X-Mechanics, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation research collective.

04

FNetAR Medium— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in July 2021. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

05

FNetAR Medium— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.

06

FNetAR Medium— 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.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 25 May 2026

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.