tsuzumi 7B upgrade 2024
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- NTT Communication Science Laboratories
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- Japan
- Publié
- 11 April 2024
- Auteurs
- Kyosuke Nishida
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language, Multimodal, Vision
- Tâche
- Chat, Language modeling/generation, Document classification
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 7B
- Données d'entraînement
- 1,000,000,000,000 tokens
7B
1T+ from https://ntt-research.com/2024-upgrade-reality-tsuzumi/ 5:55
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 4.2 × 10²² FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
6ND = 6 * 7000000000 * 1000000000000 = 4.2e+22 (unknown number of epochs -> 'likely' confidence)
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Likely
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- NTT's Large Language Model "tsuzumi" is Here!
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
tsuzumi 7B upgrade 2024 a été publié par NTT Communication Science Laboratories, dans le pays enregistré comme Japan, durant April 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, Multimodal, Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de chat, Language modeling/generation, Document classification.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 4.2 × 10²² FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 1,000,000,000,000 jetons de texte
Réponses
tsuzumi 7B upgrade 2024 — questions courantes
tsuzumi 7B upgrade 2024— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
tsuzumi 7B upgrade 2024— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 7B. 7B. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
tsuzumi 7B upgrade 2024— qui l'a créé ?
Il a été publié par NTT Communication Science Laboratories, basé sur Japan, une organisation catégorisée comme industry.
tsuzumi 7B upgrade 2024— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans April 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
tsuzumi 7B upgrade 2024— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, Multimodal, Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de chat, Language modeling/generation, Document classification. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
tsuzumi 7B upgrade 2024— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 4.2 × 10²² FLOP. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
tsuzumi 7B upgrade 2024— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.