LMRec
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
- NAVER,Naver AI Lab
- Tipo di organizzazione
- Industry,Industry
- Paese
- Korea (Republic of)
- Pubblicato
- 13 May 2023
- Autori
- Kyuyong Shin, Hanock Kwak, Wonjae Kim, Jisu Jeong, Seungjae Jung, Kyung-Min Kim, Jung-Woo Ha, Sang-Woo Lee
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language, Recommendation
- Compito
- Language modeling/generation
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
- 210M
- Dati di addestramento
- 12,998,864,057 tokens
- Dimensione del Batch
- 1,024
210 million (Figure 4)
Table 3 1222700000 (in-house dataset) + 347300000 (piblic) = 1,570,000,000 tokens
table 9
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
- 2 × 10¹⁸ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
210000000*1570000000*6=1.9782e+18
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Pivotal Role of Language Modeling in Recommender Systems: Enriching Task-specific and Task-agnostic Representation Learning
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
LMRec è stato pubblicato da NAVER,Naver AI Lab, nel paese registrato come Korea (Republic of), durante May 2023. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry,Industry.
Funziona nel dominio di Language, Recommendation, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Cosa è stato necessario per costruirlo
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 2 × 10¹⁸ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il set di addestramento si aggirava attorno a 12,998,864,057 token di testo
Risposte
LMRec — domande comuni
LMRec— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
LMRec— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 210M. 210 million (Figure 4). 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.
LMRec— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da NAVER,Naver AI Lab, basato su Korea (Republic of), un'organizzazione categorizzata come industry,Industry.
LMRec— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in May 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.
LMRec— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, Recommendation, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation. 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.
LMRec— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2 × 10¹⁸ 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.
LMRec— 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.