Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval

Pesos cerrados DeepMind 24M parámetros September 2019

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
DeepMind
Tipo de Organización
Industry
País
United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Publicado
4 September 2019
Autores
Gábor Melis, Tomáš Kočiský, Phil Blunsom

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

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
24M
Datos de entrenamiento
tokens
Épocas
964

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

might have been Mogrifier code but the link in the Readme is 404: https://github.com/google-deepmind/lamb?tab=readme-ov-file

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
Datos de referencia
Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval

Fuentes

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

Referencia
Mogrifier LSTM
Última actualización
11 February 2026

Qué significan los números

Acerca de este modelo

Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval fue publicado por DeepMind, en el país registrado como United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante September 2019. La organización editora está clasificada como industry.

Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling.

Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.

Respuestas

Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval — preguntas comunes

01

Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

02

Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval— ¿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.

03

Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval— ¿Es de código abierto?

No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.

04

Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 24M. 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.

05

Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por DeepMind, basado en United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, una organización categorizada como industry.

06

Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en September 2019. 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.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 11 February 2026

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.