life2vec
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.
- Organisatie
- Technical University of Denmark,University of Copenhagen
- Organisatietype
- Academia,Academia
- Land
- Denmark
- Gepubliceerd
- 5 June 2023
- Auteurs
- Germans Savcisens, Tina Eliassi-Rad, Lars Kai Hansen, Laust Mortensen, Lau Lilleholt, Anna Rogers, Ingo Zettler, Sune Lehmann
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Medicine
- Taak
- Mortality prediction
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
- 8.4M
- Training gegevens
- 3,252,086 tokens
Appendix B: 8.4m
The total number of residents in the filtered dataset is 3 252 086.
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 1.6 × 10¹⁴ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
=6*3252086*8400000=1.639051344 × 10^14 I am not sure about datasize thus Speculative confidence level
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- Unreleased
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
- Speculative
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Using Sequences of Life-events to Predict Human Lives
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
life2vec werd gepubliceerd door Technical University of Denmark,University of Copenhagen, in het land geregistreerd als Denmark, tijdens June 2023. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia,Academia.
Het werkt in het domein van Medicine, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van mortality prediction.
Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.
Training en herkomst
Training kostte een rekensbudget van ongeveer 1.6 × 10¹⁴ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Het is getraind op een corpus van ongeveer 3,252,086 tekstokens
Antwoorden
life2vec — veelgestelde vragen
life2vec— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 1.6 × 10¹⁴ FLOP. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
life2vec— 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.
life2vec— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
life2vec— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 8.4M. Appendix B: 8.4m. 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.
life2vec— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Technical University of Denmark,University of Copenhagen, gebaseerd op Denmark, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia.
life2vec— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in June 2023. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
life2vec— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Medicine, en wordt geregistreerd als het afhandelen van mortality prediction. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
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.