base LM+GNN (WT103)
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
- Shannon.AI,Nanjing University,Nanyang Technological University,Zhejiang University (ZJU)
- Szervezet típusa
- Industry,Academia,Academia,Academia
- Ország
- China, Singapore
- Közölt
- 17 October 2021
- Szerzők
- Yuxian Meng, Shi Zong, Xiaoya Li, Xiaofei Sun, Tianwei Zhang, Fei Wu, Jiwei Li
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling
- Alapmodell
- Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103
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
- 247M
- Képzési adatok
- 103,000,000 tokens
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 source
MIT: https://github.com/ShannonAI/GNN-LM
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 46
- Benchmark adatok
- base LM+GNN
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- GNN-LM: Language Modeling based on Global Contexts via GNN
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
base LM+GNN (WT103) ki lett adva által Shannon.AI,Nanjing University,Nanyang Technological University,Zhejiang University (ZJU), az országban rögzítve mint China, alatt October 2021. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry,Academia,Academia,Academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling.
A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103. Ez a szokásos módja egy specializált modell előállításának.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A tanító készlet kb. futott 103,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
base LM+GNN (WT103) — gyakori kérdések
base LM+GNN (WT103)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a October 2021. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
base LM+GNN (WT103)— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
base LM+GNN (WT103)— 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.
base LM+GNN (WT103)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
base LM+GNN (WT103)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 247M. 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.
base LM+GNN (WT103)— Ki készítette ezt?
Kiadta Shannon.AI,Nanjing University,Nanyang Technological University,Zhejiang University (ZJU), alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia,Academia,Academia.
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..