GPT-Neo-125M (finetuned)
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
- EleutherAI
- Type d'organisation
- Research collective
- Pays
- United States of America
- Publié
- 21 March 2021
- Auteurs
- Sid Black, Leo Gao, Phil Wang, Connor Leahy, Stella Biderman, Michael Santacroce, Zixin Wen, Yelong Shen, Yuanzhi Li
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Language modeling/generation
- Modèle de base
- GPT-Neo-125M
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
- 125M
- Données d'entraînement
- tokens
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Open source
MIT for code. don't see model weights for finetune: https://github.com/EleutherAI/gpt-neo
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
- Confident
- Données de référence
- GPT-Neo-125M(finetuned),GPT-Neo-125M(finetuned)
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- GPT-Neo: Large Scale Autoregressive Language Modeling with Mesh-Tensorflow, What Matters In The Structured Pruning of Generative Language Models?
- Dernière mise à jour
- 11 February 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
GPT-Neo-125M (finetuned) a été publié par EleutherAI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant March 2021. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est research collective.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation.
Il s'appuie sur GPT-Neo-125M. C'est pourquoi il partage la forme et la taille générales du modèle de base.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Réponses
GPT-Neo-125M (finetuned) — questions courantes
GPT-Neo-125M (finetuned)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
GPT-Neo-125M (finetuned)— 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.
GPT-Neo-125M (finetuned)— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
GPT-Neo-125M (finetuned)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 125M. 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.
GPT-Neo-125M (finetuned)— qui l'a créé ?
Il a été publié par EleutherAI, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme research collective.
GPT-Neo-125M (finetuned)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans March 2021. 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.
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.