Integer Transformer
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
- Northeastern University (China),NiuTrans Research,Chinese Academy of Sciences
- Organisationsart
- Academia,Academia
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 17 September 2020
- Autoren
- Ye Lin, Yanyang Li, Tengbo Liu, Tong Xiao, Tongran Liu, Jingbo Zhu, Ye Lin, Yanyang Li, Tengbo Liu, Tong Xiao, Tongran Liu, Jingbo Zhu
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling, Translation
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
- 247M
- 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
- 74
- Benchmark-Daten
- Integer Transformer,Integer Transformer
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Towards Fully 8-bit Integer Inference for the Transformer Model, Towards Fully 8-bit Integer Inference for the Transformer Model
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Integer Transformer wurde veröffentlicht von Northeastern University (China),NiuTrans Research,Chinese Academy of Sciences, im Land aufgezeichnet als China, während September 2020. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling, Translation.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Antworten
Integer Transformer — Häufige Fragen
Integer Transformer— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Northeastern University (China),NiuTrans Research,Chinese Academy of Sciences, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia.
Integer Transformer— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2020. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Integer Transformer— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling, Translation. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Integer Transformer— 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.
Integer Transformer— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Integer Transformer— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 247M. 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?
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