NOMI GPT
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.
- Organización
- NIO
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- China
- Publicado
- 12 April 2024
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Multimodal, Language, Vision, Speech
- Tarea
- Object recognition, Audio question answering, System control, Instruction interpretation, Speech recognition (ASR), Language modeling/generation, Question answering, Audio classification, Text classification
- Modelo base
- TinyBert,wave2vec 2.0 LARGE
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.
- Datos de entrenamiento
- tokens
Therefore, the more speech/text data NOMI learns, the higher the accuracy of the "multimode rejection" model judgment. NOMI passed Over 12,000 hours of in-vehicle voice, over 20 million texts "Learning" allows "multi-mode rejection" in the entire field
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
- Unknown
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- NOMI GPT How to Conversate Precisely?
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
NOMI GPT fue publicado por NIO, en el país registrado como China, durante April 2024. Sale de una organización categorizada como industry.
Funciona en el dominio de Multimodal, Language, Vision, Speech, y se registra como realizando la tarea de object recognition, Audio question answering, System control, Instruction interpretation, Speech recognition (ASR), Language modeling/generation, Question answering, Audio classification, Text classification.
En lugar de ser entrenado desde cero, se deriva de TinyBert,wave2vec 2.0 LARGE. La mayoría de los modelos a esta escala están adaptados de una base existente en lugar de construidos desde cero.
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
NOMI GPT — preguntas comunes
NOMI GPT— ¿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.
NOMI GPT— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
NOMI GPT— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por NIO, basado en China, una organización categorizada como industry.
NOMI GPT— ¿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.
NOMI GPT— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Multimodal, Language, Vision, Speech, y se registra como manejando la tarea de object recognition, Audio question answering, System control, Instruction interpretation, Speech recognition (ASR), Language modeling/generation, Question answering, Audio classification, Text classification. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
NOMI GPT— ¿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.