GPT-Neo-2.7B (finetuned)
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
- EleutherAI
- Tipo de Organización
- Research collective
- País
- United States of America
- Publicado
- 21 March 2021
- Autores
- Sid Black, Leo Gao, Phil Wang, Connor Leahy, Stella Biderman
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
- Modelo base
- GPT-Neo-2.7B
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
- 2.7B
- Datos de entrenamiento
- tokens
- Épocas
- 1
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
- Open source
MIT. don't think model weights for finetune are available: https://github.com/EleutherAI/gpt-neo
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
- Citas
- 880
- Datos de referencia
- GPT-Neo-2.7B (finetuned)
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- GPT-Neo: Large Scale Autoregressive Language Modeling with Mesh-Tensorflow
- Última actualización
- 11 February 2026
Qué significan los números
Qué es este modelo
GPT-Neo-2.7B (finetuned) fue publicado por EleutherAI, en el país registrado como United States of America, durante March 2021. Sale de una organización categorizada como research collective.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation.
Se basa en GPT-Neo-2.7B. Por eso comparte la forma y el tamaño general del modelo base.
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
GPT-Neo-2.7B (finetuned) — preguntas comunes
GPT-Neo-2.7B (finetuned)— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
GPT-Neo-2.7B (finetuned)— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 2.7B. 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.
GPT-Neo-2.7B (finetuned)— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por EleutherAI, basado en United States of America, una organización categorizada como research collective.
GPT-Neo-2.7B (finetuned)— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en March 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.
GPT-Neo-2.7B (finetuned)— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
GPT-Neo-2.7B (finetuned)— ¿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.