GPT-Neo-2.7B (finetuned)

Zárt súlyok EleutherAI 2.7B Paraméterek March 2021

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
EleutherAI
Szervezet típusa
Research collective
Ország
United States of America
Közölt
21 March 2021
Szerzők
Sid Black, Leo Gao, Phil Wang, Connor Leahy, Stella Biderman

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Language
Feladat
Language modeling/generation
Alapmodell
GPT-Neo-2.7B

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
2.7B
Képzési adatok
tokens
Epochok
1

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. don't think model weights for finetune are available: https://github.com/EleutherAI/gpt-neo

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Confident
Hivatkozások
880
Benchmark adatok
GPT-Neo-2.7B (finetuned)

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
GPT-Neo: Large Scale Autoregressive Language Modeling with Mesh-Tensorflow
Utoljára frissítve
11 February 2026

Mit jelentenek a számok

Mit jelent ez a modell

GPT-Neo-2.7B (finetuned) ki lett adva által EleutherAI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt March 2021. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint research collective.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation.

Ez alapoz. GPT-Neo-2.7B. Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.

Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.

Válaszok

GPT-Neo-2.7B (finetuned) — gyakori kérdések

01

GPT-Neo-2.7B (finetuned)— Nyílt forráskódú?

Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.

02

GPT-Neo-2.7B (finetuned)— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 2.7B. 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.

03

GPT-Neo-2.7B (finetuned)— Ki készítette ezt?

Kiadta EleutherAI, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint research collective.

04

GPT-Neo-2.7B (finetuned)— Mikor adták ki?

Kibocsátották a March 2021. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

05

GPT-Neo-2.7B (finetuned)— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

06

GPT-Neo-2.7B (finetuned)— 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.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 11 February 2026

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..