Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)
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
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 1 July 2009
- Autori
- Ryan Mcdonald, Mehryar Mohri, Nathan Silberman, Dan Walker, Gideon S. Mann
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling
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
- 1M
- Dati di addestramento
- 1,000,000,000 tokens
"roughly 1M parameters"
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
- 1 × 10¹⁸ FLOP
Number of epochs is unknown. Based on 18,598 CPU-hours with Intel Xeon 5500 processors (speculative), this would be up to 8e17 FP64 FLOP or 1.6e18 FP32 FLOP. With 60% utilization it's around 1e18 FLOP.
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Chip-ore
- 18,598
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
- Speculative
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Efficient Large-Scale Distributed Training of Conditional Maximum Entropy Models
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) è stato pubblicato da Google, nel paese registrato come United States of America, durante July 2009. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come 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
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 1 × 10¹⁸ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 1,000,000,000 token di testo
Risposte
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) — domande comuni
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1 × 10¹⁸ 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.
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— 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.
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 1M. "roughly 1M parameters". 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.
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in July 2009. 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.
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
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.