DL scaling LM
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
- Baidu
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 1 December 2017
- Autori
- Joel Hestness, Sharan Narang, Newsha Ardalani, G. Diamos, Heewoo Jun, Hassan Kianinejad, Md. Mostofa Ali Patwary, Yang Yang, Yanqi Zhou
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling
- Approccio
- Supervised
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
- 177M
- Dati di addestramento
- 400,000,000 tokens
We train the models on shards ranging from 0.1% up to 40% of the Billion Word Dataset.
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
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- Historical significance
- Record fiducia
- Speculative
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Deep Learning Scaling is Predictable, Empirically
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
DL scaling LM è stato pubblicato da Baidu, nel paese registrato come China, durante December 2017. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Addestramento e provenienza
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 400,000,000 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: historical significance.
Risposte
DL scaling LM — domande comuni
DL scaling LM— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
DL scaling LM— 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.
DL scaling LM— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
DL scaling LM— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 177M. 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.
DL scaling LM— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Baidu, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
DL scaling LM— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in December 2017. 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.
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.