DLRM-2020
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
- Facebook AI
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 31 May 2019
- Autori
- Maxim Naumov, Dheevatsa Mudigere, Hao-Jun Michael Shi, Jianyu Huang, Narayanan Sundaraman, Jongsoo Park, Xiaodong Wang, Udit Gupta, Carole-Jean Wu, Alisson G. Azzolini, Dmytro Dzhulgakov, Andrey Mallevich, Ilia Cherniavskii, Yinghai Lu, Raghuraman Krishnamoorthi, Ansha Yu, Volodymyr Kondratenko, Stephanie Pereira, Xianjie Chen, Wenlin Chen, Vijay Rao, Bill Jia, Liang Xiong, Misha Smelyanskiy
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Recommendation
- Compito
- Recommender system
- Numerical format
- FP32
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
- 100B
- Dati di addestramento
- 38,571,428 tokens
Figure 1 https://arxiv.org/abs/2104.05158
Addestramento computazionale
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto costato l'addestramento, non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Addestramento computazionale
- 4 × 10¹⁸ FLOP
- Come è stato stabilito
- Reported
Figure 1 https://arxiv.org/abs/2104.05158
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e eseguirlo sul tuo hardware, il che decide se una delle cifre della scheda grafica su questa pagina si applica.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Open source
MIT, training/inference code: https://github.com/facebookresearch/dlrm
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Perché viene tracciato
- SOTA improvement
- Registrare fiducia
- Confident
- Citazioni
- 908
"In this paper, we develop a state-of-the-art deep learning recommendation model (DLRM)"
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Where it came from
DLRM-2020 was published by Facebook AI, in United States of America, in May 2019. The organisation is categorised as industry.
It works in Recommendation, and is recorded as doing recommender system.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda grafica cambia ciò.
Come è stato addestrato
Producing it required around 4 × 10¹⁸ FLOP of arithmetic, which is a statement about the training budget rather than about inference.
It was trained on about 38,571,428 tokens of text.
Its inclusion criterion is sOTA improvement.
Risposte
DLRM-2020 — Domande frequenti
How many parameters does DLRM-2020 have?
DLRM-2020 has 100B parameters. Figure 1 https://arxiv.org/abs/2104.05158. 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.
Who created DLRM-2020?
DLRM-2020 was published by Facebook AI, based in United States of America, categorised as industry.
When was DLRM-2020 released?
DLRM-2020 was published in May 2019. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is DLRM-2020 used for?
DLRM-2020 works in Recommendation, and is recorded as handling recommender system. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train DLRM-2020?
Around 4 × 10¹⁸ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run DLRM-2020?
None. DLRM-2020 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.
Is DLRM-2020 open source?
No. DLRM-2020 has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
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.