E-SPA
Aucune estimation
Aucun besoin matériel pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel, quelle que soit la taille. Il n'est accessible que via son fournisseur, et aucune carte graphique ne change cela.
Enregistrement terminé
Spécification complète
Tout ce qui concerne ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — contexte utile pour évaluer le travail fourni et sa comparaison avec des modèles construits à une échelle différente.
Origine
Qui a construit ce modèle, où et quand il a été publié.
- Organisation
- University of Oxford,DeepMind
- Type d'organisation
- Academia,Industry
- Pays
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publié
- 20 February 2023
- Auteurs
- Bobby He, James Martens, Guodong Zhang, Aleksandar Botev, Andrew Brock, Samuel L Smith, Yee Whye Teh
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut en porter plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Language modeling/generation, Question answering
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui détermine s'il tient sur une carte graphique donnée.
- Paramètres
- 243M
- Données d'entraînement
- tokens
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui décide si l'une des chiffres de carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Unreleased
Comment il est classé
Étiquettes que le jeu de données source applique lors du suivi des modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Citations
- 51
- Benchmark data
- E-SPA
Sources
D'où provient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Deep Transformers without Shortcuts: Modifying Self-attention for Faithful Signal Propagation
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que signifient les chiffres
Ce que ce modèle est
E-SPA was published by University of Oxford,DeepMind, in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, in February 2023. It comes out of academia,Industry.
Il fonctionne en Langue, et est enregistré comme faisant de la modélisation/génération de langue, Réponse à des questions.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc on ne peut y accéder que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Réponses
E-SPA — Questions fréquentes
Who created E-SPA?
E-SPA was published by University of Oxford,DeepMind, based in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, categorised as academia,Industry.
When was E-SPA released?
E-SPA was published in February 2023. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is E-SPA used for?
E-SPA works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation, Question answering. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run E-SPA?
None. E-SPA is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is E-SPA open source?
No. E-SPA has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does E-SPA have?
E-SPA has 243M parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Dans l'autre sens
Regardez-la de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez connaître tout ce qu'elle pourra exécuter, commencez plutôt par le matériel.