Coconut
Nincs becslés
Ennekhez a modellhez nincs hardverkövetelmény
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így azt semmilyen méretben nem lehet letölteni vagy saját hardveren futtatni. Csak az adattovábbítóján keresztül érhető el, és semmilyen grafikus kártya nem változtat ezen..
Felvételen
Teljes specifikáció
Minden adatok ezen a modellen. A legtöbb leírás arról szól, hogyan volt kiképzve, nem pedig arról, hogyan fut — hasznos háttérinformáció arra vonatkozóan, hogy mennyi munka került bele, és hogyan viszonyul más méretű modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Facebook,University of California San Diego
- Szervezet típusa
- Industry,Academia
- Ország
- United States of America
- Kiadva
- 11 December 2024
- Szerzők
- Shibo Hao, Sainbayar Sukhbaatar, DiJia Su, Xian Li, Zhiting Hu, Jason Weston, Yuandong Tian
Mit csinál
A modell által épített probléma területek. Egy modell több különbözőt is tartalmazhat.
- Irányítószám
- Language
- Feladat
- Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning
- Base model
- GPT-2 (124M)
Méret
Mekkora a modell és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek meghatározzák, hogy illeszkedik-e egy adott grafikus kártyára.
- Képzési adatok
- tokens
- Epókák
- 50
Elérhetőség
Hogy megszerezheted-e a modellt és futtathatod a saját hardvereden, ami eldönti, hogy a ezen az oldalon szereplő grafikus kártyák adatai alkalmazhatóak-e.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék, amelyeket a forráshalmaz alkalmaz, amikor figyelemmel kíséri a figyelemre méltó modelleket, és mennyire biztos a bejegyzésben.
- Rögzítési bizalom
- Unknown
Források
Honnan származik ez a rekord és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Training Large Language Models to Reason in a Continuous Latent Space
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentek a számok
Erről a modellről
Coconut was published by Facebook,University of California San Diego, in United States of America, in December 2024. industry,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning.
It is derived from GPT-2 (124M) rather than trained from scratch, which is the usual way a specialised model is produced.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Válaszok
Coconut — Gyakran ismételt kérdések
What is Coconut used for?
Coconut works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run Coconut?
Nincs. A Coconut egy zárt modell — a súlyai soha nem lettek nyilvánosságra hozva, így nem lehet letölteni vagy futtatni a saját hardvereden semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
Is Coconut open source?
No. Coconut has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Coconut have?
No parameter count has been published for Coconut, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Coconut?
Coconut was published by Facebook,University of California San Diego, based in United States of America, categorised as industry,Academia.
When was Coconut released?
Coconut was published in December 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már rendelkezik egy kártyával és szeretné tudni, hogy minden mit fog futtatni, kérjük, folytassa., kezdje a hardverrel inkább.