YuYan 11B
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
- Hong Kong Baptist University,NetEase
- Tipo di organizzazione
- Academia,Industry
- Paese
- Hong Kong, China
- Pubblicato
- 15 July 2022
- Autori
- Gongzheng Li, Yadong Xi, Jingzhen Ding, Duan Wang, Ziyang Luo, Rongsheng Zhang, Bai Liu, Changjie Fan, Xiaoxi Mao, Zeng Zhao
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
- Approccio
- Self-supervised learning
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
- 11B
- Dati di addestramento
- tokens
https://huggingface.co/FUXI/yuyan-11b
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA A100 PCIe,NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11GB
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Probabilmente sopra 10²³ FLOP
- Yes
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 11
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Easy and Efficient Transformer: Scalable Inference Solution For Large NLP Model
- Ultimo aggiornamento
- 1 December 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
YuYan 11B è stato pubblicato da Hong Kong Baptist University,NetEase, nel paese registrato come Hong Kong, durante July 2022. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia,Industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Risposte
YuYan 11B — domande comuni
YuYan 11B— 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.
YuYan 11B— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 11B. https://huggingface.co/FUXI/yuyan-11b. 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.
YuYan 11B— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Hong Kong Baptist University,NetEase, basato su Hong Kong, un'organizzazione categorizzata come academia,Industry.
YuYan 11B— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in July 2022. 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.
YuYan 11B— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
YuYan 11B— 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.