YuYan 11B

Chiuso pesi Hong Kong Baptist University,NetEase 11B Parametri July 2022

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.

In registrazione

Specifiche complete

Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su 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 costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Language
Compito
Language modeling/generation
Approach
Self-supervised learning

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

Parametri
11B

https://huggingface.co/FUXI/yuyan-11b

Dati di addestramento
tokens

Il training run

Cosa è stato fisicamente necessario per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha richiesto dalla rete elettrica.

Hardware di addestramento
NVIDIA A100 PCIe,NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11GB

Come è classificato

Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.

Probabilmente sopra 10²³ FLOP
Yes
Registrare 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 was published by Hong Kong Baptist University,NetEase, in Hong Kong, in July 2022. The organisation is categorised as academia,Industry.

It works in Language, and is recorded as doing 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 frequenti

01

Is YuYan 11B open source?

The licensing for YuYan 11B was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.

02

How many parameters does YuYan 11B have?

YuYan 11B has 11B parameters. https://huggingface.co/FUXI/yuyan-11b. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.

03

Who created YuYan 11B?

YuYan 11B was published by Hong Kong Baptist University,NetEase, based in Hong Kong, categorised as academia,Industry.

04

When was YuYan 11B released?

YuYan 11B was published in July 2022. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.

05

What is YuYan 11B used for?

YuYan 11B works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.

06

What GPU do I need to run YuYan 11B?

None. YuYan 11B is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 1 December 2025

L'altra direzione

Guardando la questione dall'altra parte?

Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.