M6-10B

Geschlossene Gewichtungen Tsinghua University,Alibaba 10B Parameter March 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
Tsinghua University,Alibaba
Organisationsart
Academia,Industry
Land
China
Veröffentlicht
1 March 2021
Autoren
J Lin, R Men, A Yang, C Zhou, M Ding, Y Zhang

Was es tut

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

Domain
Multimodal, Image generation, Vision, Language
Aufgabe
Image generation, Visual question answering

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
10B

"We scale the model size up to 10 billion and 100 billion parameters, and build the largest pretrained model in Chinese."

Trainingsdaten
tokens

"1.9TB images and 292GB texts" TODO: figure out what to do for multimodal pretraining datasets

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Zitationen
152

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
M6: A Chinese Multimodal Pretrainer
Zuletzt aktualisiert
25 May 2026

Was die Zahlen bedeuten

Hintergrund

M6-10B wurde veröffentlicht von Tsinghua University,Alibaba, im Land aufgezeichnet als China, während March 2021. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Industry.

Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Image generation, Vision, Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image generation, Visual question answering.

Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.

Antworten

M6-10B — Häufige Fragen

01

M6-10B— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Image generation, Vision, Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image generation, Visual question answering. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.

02

M6-10B— 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.

03

M6-10B— 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.

04

M6-10B— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 10B. "We scale the model size up to 10 billion and 100 billion parameters, and build the largest pretrained model in Chinese.". 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.

05

M6-10B— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Tsinghua University,Alibaba, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia,Industry.

06

M6-10B— Wann wurde es veröffentlicht?

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

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 25 May 2026

Die andere Richtung

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