tsuzumi 7B upgrade 2024

Pesos cerrados NTT Communication Science Laboratories 7B parámetros April 2024

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
NTT Communication Science Laboratories
Tipo de Organización
Industry
País
Japan
Publicado
11 April 2024
Autores
Kyosuke Nishida

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio
Language, Multimodal, Vision
Tarea
Chat, Language modeling/generation, Document classification

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

7B

Datos de entrenamiento
1,000,000,000,000 tokens

1T+ from https://ntt-research.com/2024-upgrade-reality-tsuzumi/ 5:55

Cómputo de entrenamiento

La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.

Cómputo de entrenamiento
4.2 × 10²² FLOP

6ND = 6 * 7000000000 * 1000000000000 = 4.2e+22 (unknown number of epochs -> 'likely' confidence)

Cómo se estableció
Operation counting

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
Likely

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia
NTT's Large Language Model "tsuzumi" is Here!
Última actualización
28 November 2025

Qué significan los números

Qué es este modelo

tsuzumi 7B upgrade 2024 fue publicado por NTT Communication Science Laboratories, en el país registrado como Japan, durante April 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.

Funciona en el dominio de Language, Multimodal, Vision, y se registra como realizando la tarea de chat, Language modeling/generation, Document classification.

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.

Cómo fue entrenado

Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 4.2 × 10²² FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 1,000,000,000,000 tokens de texto

Respuestas

tsuzumi 7B upgrade 2024 — preguntas comunes

01

tsuzumi 7B upgrade 2024— ¿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.

02

tsuzumi 7B upgrade 2024— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 7B. 7B. 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.

03

tsuzumi 7B upgrade 2024— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por NTT Communication Science Laboratories, basado en Japan, una organización categorizada como industry.

04

tsuzumi 7B upgrade 2024— ¿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.

05

tsuzumi 7B upgrade 2024— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, Multimodal, Vision, y se registra como manejando la tarea de chat, Language modeling/generation, Document classification. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.

06

tsuzumi 7B upgrade 2024— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 4.2 × 10²² FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.

07

tsuzumi 7B upgrade 2024— ¿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.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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.