Anthropic LM 52B
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
- Anthropic
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 12 April 2023
- Autores
- Yuntao Bai, Andy Jones, Kamal Ndousse, Amanda Askell, Anna Chen, Nova DasSarma, Dawn Drain, Stanislav Fort, Deep Ganguli, Tom Henighan, Nicholas Joseph, Saurav Kadavath, Jackson Kernion, Tom Conerly, Sheer El-Showk, Nelson Elhage, Zac Hatfield-Dodds, Danny Hernandez, Tristan Hume, Scott Johnston, Shauna Kravec, Liane Lovitt, Neel Nanda, Catherine Olsson, Dario Amodei, Tom Brown, Jack Clark, Sam Mc…
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling/generation, Question answering
- Enfoque
- Reinforcement learning
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
- 52B
- Datos de entrenamiento
- tokens
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Probablemente por encima de 10²³ FLOP
- Yes
- Confianza de registro
- Confident
- Citas
- 3,982
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Training a Helpful and Harmless Assistant with Reinforcement Learning from Human Feedback
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
Anthropic LM 52B fue publicado por Anthropic, en el país registrado como United States of America, durante April 2023. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Respuestas
Anthropic LM 52B — preguntas comunes
Anthropic LM 52B— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Anthropic LM 52B— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 52B. 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.
Anthropic LM 52B— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Anthropic, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Anthropic LM 52B— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en April 2023. 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.
Anthropic LM 52B— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
Anthropic LM 52B— ¿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.