SeedLLM
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Gepubliceerd
- 29 April 2024
- Auteurs
- Fan Yang, Huanjun Kong, Jie Ying, Zihong Chen, Tao Luo, Wanli Jiang, Zhonghang Yuan, Zhefan Wang, Zhaona Ma, Shikuan Wang, Wanfeng Ma, Xiaoyi Wang, Xiaoying Li, Zhengyin Hu, Xiaodong Ma, Minguo Liu, Xiqing Wang, Fan Chen, Nanqing Dong
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Speech
- Taak
- Speech recognition (ASR)
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 7B
- Training gegevens
- tokens
To address these challenges, we introduce SeedLLM·Rice (SeedLLM), a 7-billion-parameter model trained on 1.4 million rice-related publications, representing nearly 98.24% of global rice research output.
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- 我国首个种业大语言模型“丰登”发布
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
SeedLLM werd gepubliceerd door its authors, tijdens April 2024.
Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van speech recognition (ASR).
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Antwoorden
SeedLLM — veelgestelde vragen
SeedLLM— is het open-source?
De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.
SeedLLM— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 7B. To address these challenges, we introduce SeedLLM·Rice (SeedLLM), a 7-billion-parameter model trained on 1.4 million rice-related publications, representing nearly 98.24% of global rice research output. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
SeedLLM— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in April 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
SeedLLM— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het afhandelen van speech recognition (ASR). Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
SeedLLM— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.