DLRM-12T
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
- Meta AI,Carnegie Mellon University (CMU)
- Organisationsart
- Industry,Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 12 April 2021
- Autoren
- Dheevatsa Mudigere, Yuchen Hao, Jianyu Huang, Zhihao Jia, Andrew Tulloch, Srinivas Sridharan, Xing Liu, Mustafa Ozdal, Jade Nie, Jongsoo Park, Liang Luo, Jie Amy Yang, Leon Gao, Dmytro Ivchenko, Aarti Basant, Yuxi Hu, Jiyan Yang, Ehsan K. Ardestani, Xiaodong Wang, Rakesh Komuravelli, Ching-Hsiang Chu, Serhat Yilmaz, Huayu Li, Jiyuan Qian, Zhuobo Feng, Yinbin Ma, Junjie Yang, Ellie Wen, Hong Li, Li…
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
- 12T
- Trainingsdaten
- tokens
They instantiated a 12T-parameter model to show that their hardware setup can train it despite the huge memory requirements.
No training details provided.
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 A100
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
- Confident
- Zitationen
- 197
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Software-Hardware Co-design for Fast and Scalable Training of Deep Learning Recommendation Models
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
DLRM-12T wurde veröffentlicht von Meta AI,Carnegie Mellon University (CMU), im Land aufgezeichnet als United States of America, während April 2021. Die veröffentlichende Organisation ist als industry,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Recommendation, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet recommender system.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Antworten
DLRM-12T — Häufige Fragen
DLRM-12T— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
DLRM-12T— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 12T. They instantiated a 12T-parameter model to show that their hardware setup can train it despite the huge memory requirements. 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.
DLRM-12T— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Meta AI,Carnegie Mellon University (CMU), basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia.
DLRM-12T— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in April 2021. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
DLRM-12T— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Recommendation, und wird als Bewältigung der Aufgabe von recommender system. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
DLRM-12T— 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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