Codex
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
- OpenAI
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 7 July 2021
- Autori
- Mark Chen , Jerry Tworek, Heewoo Jun, Qiming Yuan, Henrique Ponde de Oliveira Pinto, Jared Kaplan, Harri Edwards, Yuri Burda, Nicholas Joseph, Greg Brockman, Alex Ray, Raul Puri, Gretchen Krueger, Michael Petrov, Heidy Khlaaf, Girish Sastry, Pamela Mishkin, Brooke Chan, Scott Gray, Nick Ryder, Mikhail Pavlov, Alethea Power, Lukasz Kaiser, Clemens Winter, Philippe Tillet, Felipe Petroski Such, Dav…
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Code autocompletion
- Approccio
- Self-supervised learning
- Modello di base
- GPT-3 13B
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
- 12B
- Dati di addestramento
- 52,788,000,000 tokens
"With just a single sample, a 12B parameter Codex solves 28.8% of these problems, and a 300M parameter Codex solves 13.2% of these problems"
"Our training dataset was collected in May 2020 from 54 million public software repositories hosted on GitHub, containing 179 GB of unique Python files under 1 MB. We filtered out files which were likely auto-generated, had average line length greater than 100, had maximum line length greater than 1000, or contained a small percentage of alphanumeric characters. After filtering, our final dataset totaled 159 GB." 1 GB ~ 200M words
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
- 7.3 × 10²² FLOP
"The original training of GPT-3-12B consumed hundreds of petaflop/sdays of compute, while fine-tuning it to create Codex-12B consumed a similar amount of compute." 1 PFLOP/s-day = 8.64e19 FLOPs. "Hundreds" is likely between 200 and 900, geometric mean = 425. 2 * 425 * 8.64e19 = 7.344e22
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
- API access
- Codice di addestramento
- Unreleased
Codex was available via the OpenAI API from announcement: https://openai.com/index/openai-codex/ It is still available via the Research Access Program. https://x.com/OfficialLoganK/status/1638336152800206858
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Modello di base
- Yes
- Perché è monitorato
- Significant use,Discretionary
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 9,577
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Evaluating Large Language Models Trained on Code
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
Codex è stato pubblicato da OpenAI, nel paese registrato come United States of America, durante July 2021. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di code autocompletion.
Costruisce su GPT-3 13B. 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.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il run di addestramento ha consumato circa 7.3 × 10²² 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 52,788,000,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: significant use,Discretionary.
Risposte
Codex — domande comuni
Codex— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 12B. "With just a single sample, a 12B parameter Codex solves 28.8% of these problems, and a 300M parameter Codex solves 13.2% of these problems". 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.
Codex— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da OpenAI, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
Codex— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in July 2021. 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.
Codex— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di code autocompletion. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
Codex— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 7.3 × 10²² 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.
Codex— 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.
Codex— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
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.