LearnLM-Tutor
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Google Research,Google DeepMind,Google,Arizona State University,Lund University,University of Oxford
- Tipo di organizzazione
- Industry,Industry,Industry,Academia,Academia,Academia
- Paese
- United States of America, Sweden, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Pubblicato
- 14 May 2024
- Autori
- Irina Jurenka, Markus Kunesch, Kevin R. McKee, Daniel Gillick, Shaojian Zhu, Sara Wiltberger, Shubham Milind Phal, Katherine Hermann, Daniel Kasenberg, Avishkar Bhoopchand, Ankit Anand, Miruna Pîslar, Stephanie Chan, Lisa Wang§, Jennifer She, Parsa Mahmoudieh, Aliya Rysbek, Wei-Jen Ko, Andrea Huber, Brett Wiltshire, Gal Elidan‡, Roni Rabin, Jasmin Rubinovitz†, Amit Pitaru, Mac McAllister, Julia Wi…
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling/generation, Chat, Question answering
- Modello di base
- Gemini 1.0 Ultra
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- tokens
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Hosted access (no API)
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Unknown
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Towards Responsible Development of Generative AI for Education: An Evaluation-Driven Approach
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
LearnLM-Tutor è stato pubblicato da Google Research,Google DeepMind,Google,Arizona State University,Lund University,University of Oxford, nel paese registrato come United States of America, durante May 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,Industry,Industry,Academia,Academia,Academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Chat, Question answering.
Costruisce su Gemini 1.0 Ultra. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Risposte
LearnLM-Tutor — domande comuni
LearnLM-Tutor— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
LearnLM-Tutor— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
LearnLM-Tutor— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google Research,Google DeepMind,Google,Arizona State University,Lund University,University of Oxford, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Industry,Industry,Academia,Academia,Academia.
LearnLM-Tutor— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in May 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
LearnLM-Tutor— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Chat, Question answering. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
LearnLM-Tutor— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.