Alibaba-NLP (mGTE)
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
- Alibaba,Hong Kong Polytechnic University
- Tipo de Organización
- Industry,Academia
- País
- China, Hong Kong
- Publicado
- 14 October 2024
- Autores
- Xin Zhang, Yanzhao Zhang, Dingkun Long, Wen Xie, Ziqi Dai, Jialong Tang, Huan Lin, Baosong Yang, Pengjun Xie, Fei Huang, Meishan Zhang, Wenjie Li, Min Zhang
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Semantic embedding
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
- 304M
- Datos de entrenamiento
- tokens
304M
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA A100
- Chips utilizados
- 1
- Consumo de energía
- 433 W
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
- 302
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- mGTE: Generalized Long-Context Text Representation and Reranking Models for Multilingual Text Retrieval
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
De dónde vino
Alibaba-NLP (mGTE) fue publicado por Alibaba,Hong Kong Polytechnic University, en el país registrado como China, durante October 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es industry,Academia.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de semantic embedding.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Respuestas
Alibaba-NLP (mGTE) — preguntas comunes
Alibaba-NLP (mGTE)— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 304M. 304M. 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.
Alibaba-NLP (mGTE)— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Alibaba,Hong Kong Polytechnic University, basado en China, una organización categorizada como industry,Academia.
Alibaba-NLP (mGTE)— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 2024. 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.
Alibaba-NLP (mGTE)— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de semantic embedding. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
Alibaba-NLP (mGTE)— ¿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.
Alibaba-NLP (mGTE)— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
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.