Alibaba-NLP (mGTE)
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
- Alibaba,Hong Kong Polytechnic University
- Organisationsart
- Industry,Academia
- Land
- China, Hong Kong
- Veröffentlicht
- 14 October 2024
- Autoren
- Xin Zhang, Yanzhao Zhang, Dingkun Long, Wen Xie, Ziqi Dai, Jialong Tang, Huan Lin, Baosong Yang, Pengjun Xie, Fei Huang, Meishan Zhang, Wenjie Li, Min Zhang
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Semantic embedding
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
- 304M
- Trainingsdaten
- tokens
304M
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
- Verwendete Chips
- 1
- Stromverbrauch
- 433 W
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
- 302
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- mGTE: Generalized Long-Context Text Representation and Reranking Models for Multilingual Text Retrieval
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Alibaba-NLP (mGTE) wurde veröffentlicht von Alibaba,Hong Kong Polytechnic University, im Land aufgezeichnet als China, während October 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet semantic embedding.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Antworten
Alibaba-NLP (mGTE) — Häufige Fragen
Alibaba-NLP (mGTE)— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 304M. 304M. 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.
Alibaba-NLP (mGTE)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Alibaba,Hong Kong Polytechnic University, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia.
Alibaba-NLP (mGTE)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in October 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Alibaba-NLP (mGTE)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von semantic embedding. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Alibaba-NLP (mGTE)— 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.
Alibaba-NLP (mGTE)— 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.
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.