OPT-175B Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη Meta AI 175B παράμετροι May 2022

Κάθε κάρτα παρακάτω αξιολογείται σύμφωνα με αυτό το μοντέλο στη διάρκεια συμφραζομένων και την ελάχιστη ποιότητα που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το εύρος ζώνης μνήμης της κάρτας και το μέγεθος του μοντέλου μόλις συμπιεστεί..

Υπολογίστηκε για αυτό το μοντέλο

24 κάρτες που μπορούν να το τρέξουν

818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για

Η μικρότερη κάρτα που χωράει

H100 PCIe 96 GB

96 GB · Q3_K_M · 21.9 tok/s

Ταχύτερη κάρτα

Radeon Instinct MI300

28.6 tok/s · 128 GB

Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν OPT-175B?

Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση

Μήκος συμφραζομένων μουσικά κομμάτια

Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..

Ελάχιστη ποιότητα

Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.

Αναζήτηση καρτών

Μνήμη κάρτας

Επίσης δείξτε κάρτες που δεν μπορούν να το τρέξουν

24 οι κάρτες ταιριάζουν

Υπολογισμός

					Χρειάζεται	Ποσοτικοποίηση	Καλά
28.6 tok/s 17–46 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	106.6 GB	Q4_K_M	Στενά
28.1 tok/s 17–45 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	147.3 GB	Q6_K	Στενά
27.3 tok/s 16–44 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	106.6 GB	Q4_K_M	Στενά
27.3 tok/s 16–44 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	106.6 GB	Q4_K_M	Στενά
23.2 tok/s 14–37 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	106.6 GB	Q4_K_M	Στενά
21.9 tok/s 13–35 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	86.2 GB	Q3_K_M	Στενά
21.9 tok/s 13–35 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	86.2 GB	Q3_K_M	Στενά
19.4 tok/s 12–31 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	188.1 GB	Q8_0	Άνετο
15.5 tok/s 9–25 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	188.1 GB	Q8_0	Άνετο
15.5 tok/s 9–25 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	188.1 GB	Q8_0	Άνετο
14.6 tok/s 9–23 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	147.3 GB	Q6_K	Στενά
14.6 tok/s 9–23 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	147.3 GB	Q6_K	Στενά
14.3 tok/s 9–23 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	106.6 GB	Q4_K_M	Στενά
14.3 tok/s 9–23 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	106.6 GB	Q4_K_M	Στενά
11.9 tok/s 7–19 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	106.6 GB	Q4_K_M	Στενά
11.7 tok/s 7–19 · χαμηλή εμπιστοσύνη	RTX PRO 6000 Blackwell NVIDIA	96 GB	1,790 GB/s	Mar 2025	86.2 GB	Q3_K_M	Στενά
11.7 tok/s 7–19 · χαμηλή εμπιστοσύνη	RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q NVIDIA	96 GB	1,790 GB/s	Mar 2025	86.2 GB	Q3_K_M	Στενά
11.7 tok/s 7–19 · χαμηλή εμπιστοσύνη	RTX PRO 6000 Blackwell Server NVIDIA	96 GB	1,790 GB/s	Mar 2025	86.2 GB	Q3_K_M	Στενά
11.7 tok/s 7–19 · χαμηλή εμπιστοσύνη	RTX PRO 6000D Blackwell Max-Q NVIDIA	96 GB	1,790 GB/s	Mar 2025	86.2 GB	Q3_K_M	Στενά
11.7 tok/s 7–19 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	106.6 GB	Q4_K_M	Στενά
11.3 tok/s 7–18 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	188.1 GB	Q8_0	Άνετο
10.4 tok/s 6–17 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Data Center GPU Max 1350 Intel	96 GB	2,460 GB/s	Jan 2023	86.2 GB	Q3_K_M	Στενά
1.5 tok/s 1–2 · χαμηλή εμπιστοσύνη	GB10 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Oct 2025	106.6 GB	Q4_K_M	Στενά
1.5 tok/s 1–2 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Jetson T5000 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Aug 2025	106.6 GB	Q4_K_M	Στενά

Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για ένα μόνο αίτημα — μία συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την μνήμη, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοτικοποίηση. Η πραγματική διακύμανση έξοδου ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης συμπερασμάτων και την έκδοσή του. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τους προμηθευτές υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..

Σε καταγραφή

Πλήρης προδιαγραφή

Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..

Προέλευση

Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.

Οργάνωση: Meta AI
Τύπος οργανισμού: Industry
Χώρα: United States of America
Δημοσιευμένο: 2 May 2022
Συγγραφείς: Susan Zhang∗ , Stephen Roller∗ , Naman Goyal∗ , Mikel Artetxe, Moya Chen, Shuohui Chen, Christopher Dewan, Mona Diab, Xian Li, Xi Victoria Lin, Todor Mihaylov, Myle Ott† , Sam Shleifer† , Kurt Shuster, Daniel Simig, Punit Singh Koura, Anjali Sridhar, Tianlu Wang, Luke Zettlemoyer

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας: Language
Εργασία: Language modeling, Chat, Language modeling/generation, Question answering
Προσέγγιση: Self-supervised learning
Αριθμητική μορφή: FP16

Μέγεθος

Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.

παράμετροι: 175B
Δεδομένα εκπαίδευσης: 180,000,000,000 tokens
Εποχές: 1.67
Μέγεθος παρτίδας: 2,000,000

Εκπαίδευση υπολογιστών

Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.

Εκπαίδευση υπολογιστών: 4.3 × 10²³ FLOP
Πώς ιδρύθηκε: Reported

Η εκπαίδευση run

Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.

Υλικό εκπαίδευσης: NVIDIA A100 SXM4 80 GB
χρησιμοποιούμενα τσιπ: 1,024
Τσιπ-ώρες: 812,544
Χρόνος τοίχου: 794 hours (33.1 days)
Χρήση υλικού: HFU 47.1%
Κατανάλωση ενέργειας: 822.7 kW
Κόστος υπολογισμού: $733,635

Διαθεσιμότητα

Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.

Βάρη: Open — downloadable
Πρόσβαση μοντέλου: Open weights (non-commercial)
Κωδικός εκπαίδευσης: Open source

Πώς ταξινομείται

Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.

Πιθανώς πάνω από 10²³ FLOP: Yes
Γιατί παρακολουθείται: Significant use,Highly cited
Εγγραφή εμπιστοσύνης: Confident
Παραπομπές: 4,716
Δεδομένα αναφοράς: OPT-175B

Πηγές

Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.

Αναφορά: OPT: Open Pre-trained Transformer Language Models
Τελευταία ενημέρωση: 25 May 2026

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν OPT-175B

Καταταγμένο κατά εκτιμώμενα tokens ανά δευτερόλεπτο, η νέα κάρτα πρώτα όπου οι ταχύτητες ισοφαρίζουν. Επειδή η γενιά εξαρτάται από την μνήμη μπάδνγουθ, αυτή η ταξινόμηση ακολουθεί την μπάδνγουθ παρά οποιοδήποτε benchmark παιχνιδιού..

Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν OPT-175B

Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Απαιτήσεις υλικού στην πράξη

Ελάχιστη κάρτα

H100 PCIe 96 GB

Μνήμη που απαιτείται

86.2 GB

Ταχύτερος

28.6 tok/s

OPT-175B φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 175B. Αυτό το τοποθετεί πάνω από το καταναλωτικό υλικό, στην κατηγορία όπου μια ΚΑΡΤΑ αγοράζεται για αυτόν τον σκοπό αντί να επαναχρησιμοποιηθεί γι' αυτό. Ο αριθμός των ΚΑΡΤΩΝ που παρακολουθούμε που μπορούν να το διατηρήσουν: 24.

Το σημείο εισόδου είναι H100 PCIe 96 GB, με χωρητικότητα μνήμης 96 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q3_K_M και παράγοντας περίπου 21.9 tokens ανά δευτερόλεπτο

Ο ταχύτερος υπολογισμός που κάνουμε γι 'αυτό είναι Radeon Instinct MI300, γεννά προσεγγιστικά 28.6 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 6,550 GB/s.

Τι είναι αυτό το μοντέλο

OPT-175B δημοσιεύθηκε από Meta AI, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια May 2022. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως industry.

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του language modeling, Chat, Language modeling/generation, Question answering.

Οι δημοσιευμένοι σταθμισμένοι παράμετροι σημαίνουν ότι το μοντέλο εκτελείται στον υπολογιστή σας αντί για κάποιου άλλου, το οποίο είναι αυτό που καθιστά την ερώτηση για το υλικό παρακάτω απαντήσιμη σε κάθε περίπτωση.

Τι αποφασίζει την ταχύτητα

Σε κάθε κάρτα που μπορεί να το εκτελέσει, το μέσο της γκάμας βρίσκεται σε 14.5 τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Παραγωγή κειμένου ταχύτερα από το μεγαλύτερο μέρος των ανθρώπων το διαβάζουν. 22 τους

Επειδή είναι πυκνό, διαβάζει όλα τα στοιχεία του ανά τοκέν, γι' αυτό και η ταξινόμηση κατά ταχύτητα παρακάτω ακολουθεί τόσο στενά την ταξινόμηση κατά μνήμης πλάτους.

Χωρίς τη διάταξη προσοχής σε αρχείο, η στήλη μνήμης είναι μια προσέγγιση. Είναι αρκετά κοντά για να επιλέξετε υλικό, και λιγότερο αξιόπιστη σε μεγάλο context.

Εκπαίδευση και προελεύσεις

Η εκπαίδευση απαιτούσε έναν υπολογιστικό προϋπολογισμό περίπου 4.3 × 10²³ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.

Εκπαιδεύτηκε σε ένα σώμα περίπου 180,000,000,000 κωδικοί κειμένου

Το κριτήριο συμπερασμού του: significant use,Highly cited.

Βήμα προς βήμα

Πώς να επιλέξετε μια GPU για OPT-175B

Ο πίνακας παραπάνω έχει ήδη αξιολογήσει κάθε κάρτα για την οποία έχουμε προδιαγραφές σε σχέση με αυτό το μοντέλο. Η εύρεση της απάντησής σας απαιτεί έξι βήματα.

01

Αρχίστε από τη στήλη μνήμης

Κάθε κάρτα εδώ έχει ελεγχθεί σε σχέση με OPT-175B, χρειάζεστε γύρω 86.2 GB σε συμπίεση ενός Q3_K_M. Καμία ποσότητα επεξεργαστικής ισχύος δεν μπορεί να αντισταθμίσει μια κάρτα που δεν μπορεί να την κρατήσει.
02

Ταιριάξτε το πλαίσιο με την πραγματική σας χρήση

Οι μεγαλύτερες συνομιλίες κοστίζουν μνήμη επιπλέον από εκείνη που χρειάζονται τα βάρη. Μετακινήστε τον διακόπτη στο πραγματικό σας μήκος εργασίας πριν εμπιστευτείτε οποιαδήποτε γραμμή για OPT-175B.
03

Ορίστε ένα ποιοτικό κατώφλι

Η στήλη ποσοτικοποίησης διαφέρει ανά κάρτα, διότι μια μεγαλύτερη κάρτα κρατά μια πιο ακριβή αντιγραφή., φτάνοντας σε μια συμπίεση του Q3_K_M στην μικρότερη κάρτα που χωρά. Η ρύθμιση μιας ελάχιστης ποιότητας απορρίπτει τις κάρτες που το διαχειρίζονται μόνο σφίγγοντας περισσότερο από αυτό που θα θέλατε, και διατηρεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
04

Σύγκριση TPS, όχι προδιαγραφές

Η ταχύτητα παραγγελίας είναι στην ουσία μια παραγγελία με βάση το εύρος ζώνης μνήμης, για OPT-175B. Δεν θα ταιριάξει σε μια παραγγελία παιχνιδιών, επειδή η γενιά περιορίζεται από το memory bandwidth. Η κάρτα που είναι στην κορυφή της λίστας είναι Radeon Instinct MI300, σε 28.6 τοκ/σ.
05

Διαβάστε την τελευταίο στήλη εφαρμογής

Η στήλη καταλληλότητας χωρίζει τις κάρτες που απλά τα καταφέρνουν από αυτές που έχουν περιθώριο, στην περίπτωση του OPT-175B. Άνετο σημαίνει ότι μπορείτε να επεκτείνετε το context αργότερα. Αυτή η διαφορά έχει μεγαλύτερη σημασία από μερικά tokens ανά δευτερόλεπτο, οπότε αγοράστε για άνετο αν το περιμένετε.
06

Έλεγξε την κάρτα από την άλλη πλευρά

Κάθε όνομα κάρτας συνδέεται με τη δική της σελίδα, η οποία εκτελεί την ίδια υπολογιστική διαδικασία σε όλο τον κατάλογο μοντέλων. Μια κάρτα συνήθως αγοράζεται για περισσότερα από ένα μοντέλο, οπότε αξίζει να ρίξετε μια ματιά πριν από την αγορά για OPT-175B.

Απαντήσεις

OPT-175B — κοινές ερωτήσεις

OPT-175B— πού μπορώ να το κατεβάσω;

Οι παράμετροι είναι δημοσιευμένες, αν και δεν κρατάμε σύνδεσμο αποθετηρίου γι' αυτό. Αυτή η ιστοσελίδα υπολογίζει τις απαιτήσεις υλικού αντί να φιλοξενεί αρχεία μοντέλων.

OPT-175B— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;

Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 4.3 × 10²³ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.

OPT-175B— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;

Μόνο μέσω της εκφόρτωσης, η οποία είναι συνήθως μια ψευδής οικονομία: το μέρος που κρατιέται στη μνήμη του συστήματος τραβάει όλο το πράγμα κάτω. Η πλησιέστερη αποτυχία που υπολογίζουμε υπολείπεται κατά 22.0 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.

OPT-175B— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;

Μια δεύτερη ΚΑΡΤΑ περίπου διπλασιάζει τη διαθέσιμη ΜΝΗΜΗ αλλά όχι το ρυθμό παραγωγής. Ο αριθμός που είναι ήδη ικανός να το τρέξει μόνος του: 24. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

OPT-175B— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;

Επειδή η χωρητικότητα διαφέρει, έτσι διαφέρει και πόσο σφιχτά πρέπει να συμπιεστεί. Ο αριθμός των διακριτών επιπέδων στον παραπάνω πίνακα: 4. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.

OPT-175B— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;

Κάθε νούμερο προκύπτει από το εύρος ζώνης μνήμης και το μέγεθος του μοντέλου, χωρίς να έχουν αξιολογηθεί, γι' αυτό και κάθε ένα δημοσιεύεται ως εύρος αντί για έναν μόνο αριθμό. Ένα παράδειγμα: 17–46 tok/s στον Radeon Instinct MI300. Το ίδιο μοντέλο και κάρτα διαφέρουν κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό ανάλογα με το λογισμικό συμπερασμού και την έκδοσή του.

OPT-175B— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι H100 PCIe 96 GB, με χωρητικότητα μνήμης 96 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q3_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 86.2 GB, και παράγει περίπου 21.9 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 24.

OPT-175B— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;

Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι Radeon Instinct MI300, γύρω από 28.6 tokens ανά δευτερόλεπτο; ο πιο αργός που εξακολουθεί να τρέχει διαχειρίζεται σημαντικά λιγότερα. Η ταχύτητα ανάγνωσης είναι γύρω από δέκα tokens ανά δευτερόλεπτο, και ο αριθμός των καρτών που καθαρίζουν αυτό: 22.

OPT-175B— πόσο VRAM χρειάζεται;

Χρειάζεται περίπου 86.2 GB σε συμπίεση Q3_K_M, ποια είναι η μικρότερη κάρτα που το τρέχει. Λιγότερη συμπίεση χρειάζεται περισσότερα: οι αριθμοί στη στήλη μνήμης παραπάνω υπολογίζονται ξανά για κάθε κάρτα, επειδή κάθε μία κρατά την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί.

OPT-175B— είναι ανοιχτού κώδικα;

Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.

OPT-175B— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 175B. "In line with Meta AI’s commitment to open science, we are sharing Open Pretrained Transformer (OPT-175B), a language model with 175 billion parameters trained on publicly available data sets". Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.

OPT-175B— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από Meta AI, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.

OPT-175B— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε May 2022. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.

OPT-175B— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του language modeling, Chat, Language modeling/generation, Question answering. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 25 May 2026

Η άλλη κατεύθυνση

Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;

Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.

Όλα τα μοντέλα AI