CoRe
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
- Tsinghua University
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- China
- Közölt
- 29 December 2023
- Szerzők
- Xinyu Zhu, Junjie Wang, Lin Zhang, Yuxiang Zhang, Ruyi Gan, Jiaxing Zhang, Yujiu Yang
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Mathematics, Language
- Feladat
- Quantitative reasoning, Language modeling/generation
- Alapmodell
- GPT-J-6B
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
- 12.4B
- Képzési adatok
- tokens
"Since the default setting consists of two GPT-J (6B) and a DeBERTa-large (0.4B), we note our backbone as “GPT-J 12B”, which implies around 12.4 billion parameters in total. "
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA A100 SXM4 40 GB
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
- Open (non-commercial)
no clear license https://github.com/TianHongZXY/CoRe
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
- Speculative
- Hivatkozások
- 109
We evaluate our CoRe framework on several mathematical reasoning datasets and achieve decent improvement over state-of-the-art methods, up to 9.6% increase over best baselines.
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Solving Math Word Problems via Cooperative Reasoning induced Language Models
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
CoRe ki lett adva által Tsinghua University, az országban rögzítve mint China, alatt December 2023. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia.
Működik a területen a Mathematics, Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása quantitative reasoning, Language modeling/generation.
Ez alapoz. GPT-J-6B. Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Hogyan lett betanítva
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: sOTA improvement.
Válaszok
CoRe — gyakori kérdések
CoRe— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 12.4B. "Since the default setting consists of two GPT-J (6B) and a DeBERTa-large (0.4B), we note our backbone as “GPT-J 12B”, which implies around 12.4 billion parameters in total. ". 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.
CoRe— Ki készítette ezt?
Kiadta Tsinghua University, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
CoRe— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
CoRe— Mire használják?
Működik a területen a Mathematics, Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot quantitative reasoning, Language modeling/generation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
CoRe— 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.
CoRe— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
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..