DLRM-12T
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
- Meta AI,Carnegie Mellon University (CMU)
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 12 April 2021
- Autori
- Dheevatsa Mudigere, Yuchen Hao, Jianyu Huang, Zhihao Jia, Andrew Tulloch, Srinivas Sridharan, Xing Liu, Mustafa Ozdal, Jade Nie, Jongsoo Park, Liang Luo, Jie Amy Yang, Leon Gao, Dmytro Ivchenko, Aarti Basant, Yuxi Hu, Jiyan Yang, Ehsan K. Ardestani, Xiaodong Wang, Rakesh Komuravelli, Ching-Hsiang Chu, Serhat Yilmaz, Huayu Li, Jiyuan Qian, Zhuobo Feng, Yinbin Ma, Junjie Yang, Ellie Wen, Hong Li, Li…
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Recommendation
- Compito
- Recommender system
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
- 12T
- Dati di addestramento
- tokens
They instantiated a 12T-parameter model to show that their hardware setup can train it despite the huge memory requirements.
No training details provided.
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
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
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 197
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Software-Hardware Co-design for Fast and Scalable Training of Deep Learning Recommendation Models
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
DLRM-12T è stato pubblicato da Meta AI,Carnegie Mellon University (CMU), nel paese registrato come United States of America, durante April 2021. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,Academia.
Funziona nel dominio di Recommendation, ed è registrato come eseguire il compito di recommender system.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Risposte
DLRM-12T — domande comuni
DLRM-12T— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
DLRM-12T— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 12T. They instantiated a 12T-parameter model to show that their hardware setup can train it despite the huge memory requirements. 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.
DLRM-12T— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Meta AI,Carnegie Mellon University (CMU), basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia.
DLRM-12T— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in April 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.
DLRM-12T— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Recommendation, e viene registrato come gestire il compito di recommender system. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
DLRM-12T— 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.