SeedLLM
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Publicado
- 29 April 2024
- Autores
- Fan Yang, Huanjun Kong, Jie Ying, Zihong Chen, Tao Luo, Wanli Jiang, Zhonghang Yuan, Zhefan Wang, Zhaona Ma, Shikuan Wang, Wanfeng Ma, Xiaoyi Wang, Xiaoying Li, Zhengyin Hu, Xiaodong Ma, Minguo Liu, Xiqing Wang, Fan Chen, Nanqing Dong
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Speech
- Tarea
- Speech recognition (ASR)
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 7B
- Datos de entrenamiento
- tokens
To address these challenges, we introduce SeedLLM·Rice (SeedLLM), a 7-billion-parameter model trained on 1.4 million rice-related publications, representing nearly 98.24% of global rice research output.
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- 我国首个种业大语言模型“丰登”发布
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
SeedLLM fue publicado por its authors, durante April 2024.
Funciona en el dominio de Speech, y se registra como realizando la tarea de speech recognition (ASR).
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Respuestas
SeedLLM — preguntas comunes
SeedLLM— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
SeedLLM— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 7B. To address these challenges, we introduce SeedLLM·Rice (SeedLLM), a 7-billion-parameter model trained on 1.4 million rice-related publications, representing nearly 98.24% of global rice research output. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
SeedLLM— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en April 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
SeedLLM— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Speech, y se registra como manejando la tarea de speech recognition (ASR). Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
SeedLLM— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.