Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)
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
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 1 July 2009
- Autores
- Ryan Mcdonald, Mehryar Mohri, Nathan Silberman, Dan Walker, Gideon S. Mann
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
- 1M
- Datos de entrenamiento
- 1,000,000,000 tokens
"roughly 1M parameters"
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
- 1 × 10¹⁸ FLOP
Number of epochs is unknown. Based on 18,598 CPU-hours with Intel Xeon 5500 processors (speculative), this would be up to 8e17 FP64 FLOP or 1.6e18 FP32 FLOP. With 60% utilization it's around 1e18 FLOP.
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Horas de chip
- 18,598
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.
- Confianza de registro
- Speculative
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Efficient Large-Scale Distributed Training of Conditional Maximum Entropy Models
- Última actualización
- 11 February 2026
Qué significan los números
Fondo
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) fue publicado por Google, en el país registrado como United States of America, durante July 2009. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling.
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.
Entrenamiento y procedencia
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 1 × 10¹⁸ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 1,000,000,000 tokens de texto
Respuestas
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) — preguntas comunes
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 1 × 10¹⁸ 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.
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— ¿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.
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 1M. "roughly 1M parameters". 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.
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en July 2009. 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.
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
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.