ReALM
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Apple
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 29 March 2024
- Szerzők
- Joel Ruben Antony Moniz, Soundarya Krishnan, Melis Ozyildirim, Prathamesh Saraf, Halim Cagri Ates, Yuan Zhang, Hong Yu, Nidhi Rajshree
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Named entity recognition (NER), Language modeling, Part-of-speech tagging
- Megközelítés
- Supervised
- Alapmodell
- Flan-T5 11B
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 3B
- Képzési adatok
- 134,000,000,000 tokens
Fine-tuned FLAN-T5 models ranging from 80M to 3B
2300 training examples from conversation; 3900 synthetically generated training examples; 10100 training examples using context from a phone screen.
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
"We show that ReaLM outperforms previous approaches, and performs roughly as well as the state-of-the-art LLM today, GPT-4, despite consisting of far fewer parameters." "We also benchmark against GPT-3.5 and GPT-4, with our smallest model achieving performance comparable to that of GPT-4, and our larger models substantially outperforming it." I don't see any standard benchmarks that they would claim SOTA on
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- ReALM: Reference Resolution As Language Modeling
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
ReALM ki lett adva által Apple, az országban rögzítve mint United States of America, alatt March 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása named entity recognition (NER), Language modeling, Part-of-speech tagging.
Ez alapoz. Flan-T5 11B. Ez a szokásos módja egy specializált modell előállításának.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Mi került a felépítésébe
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 134,000,000,000 szöveg tokenjei
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.
Válaszok
ReALM — gyakori kérdések
ReALM— Ki készítette ezt?
Kiadta Apple, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
ReALM— Mikor adták ki?
Kibocsátották a March 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
ReALM— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot named entity recognition (NER), Language modeling, Part-of-speech tagging. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
ReALM— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
ReALM— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
ReALM— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 3B. Fine-tuned FLAN-T5 models ranging from 80M to 3B. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..