life2vec

Pesi chiusi Technical University of Denmark,University of Copenhagen 8.4M parametri June 2023

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
Technical University of Denmark,University of Copenhagen
Tipo di organizzazione
Academia,Academia
Paese
Denmark
Pubblicato
5 June 2023
Autori
Germans Savcisens, Tina Eliassi-Rad, Lars Kai Hansen, Laust Mortensen, Lau Lilleholt, Anna Rogers, Ingo Zettler, Sune Lehmann

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Medicine
Compito
Mortality prediction

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.

parametri
8.4M

Appendix B: 8.4m

Dati di addestramento
3,252,086 tokens

The total number of residents in the filtered dataset is 3 252 086.

Calcolo di addestramento

L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.

Calcolo di addestramento
1.6 × 10¹⁴ FLOP

=6*3252086*8400000=1.639051344 × 10^14 I am not sure about datasize thus Speculative confidence level

Come è stato stabilito
Operation counting

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
Unreleased

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Record fiducia
Speculative

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Using Sequences of Life-events to Predict Human Lives
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Cosa è questo modello

life2vec è stato pubblicato da Technical University of Denmark,University of Copenhagen, nel paese registrato come Denmark, durante June 2023. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.

Funziona nel dominio di Medicine, ed è registrato come eseguire il compito di mortality prediction.

Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.

Addestramento e provenienza

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 1.6 × 10¹⁴ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

È stato addestrato su un corpus di circa 3,252,086 token di testo

Risposte

life2vec — domande comuni

01

life2vec— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 1.6 × 10¹⁴ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.

02

life2vec— 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.

03

life2vec— è open-source?

No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.

04

life2vec— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 8.4M. Appendix B: 8.4m. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

05

life2vec— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Technical University of Denmark,University of Copenhagen, basato su Denmark, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.

06

life2vec— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in June 2023. 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.

07

life2vec— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Medicine, e viene registrato come gestire il compito di mortality prediction. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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.