MEB
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
- Microsoft
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 4 September 2021
- Autores
- W Liu, Z Wang, X Liu, N Zeng, Y Liu, FE Alsaadi
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Search, Language
- Tarea
- Search
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
- 135B
- Datos de entrenamiento
- 500,000,000,000 tokens
See paper title
"MEB uses three years of search logs from Bing as training data." TODO convert
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
- Hosted access (no API)
- Código de entrenamiento
- Unreleased
"MEB is running in production for 100 percent of Bing searches, in all regions and languages. It is the largest universal model we’re serving at Microsoft"
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Por qué se rastrea
- Significant use
- Confianza de registro
- Confident
- Citas
- 26
"MEB is running in production for 100 percent of Bing searches, in all regions and languages."
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Make Every feature Binary: A 135B parameter sparse neural network for massively improved search relevance
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Fondo
MEB fue publicado por Microsoft, en el país registrado como United States of America, durante September 2021. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Search, Language, y se registra como realizando la tarea de search.
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
Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 500,000,000,000 tokens de texto
Su criterio de inclusión: significant use.
Respuestas
MEB — preguntas comunes
MEB— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Microsoft, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
MEB— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 2021. 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.
MEB— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Search, Language, y se registra como manejando la tarea de search. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
MEB— ¿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.
MEB— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
MEB— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 135B. See paper title. 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.
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.