CD-GraB (WT103)
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
- Cornell University
- Organisatietype
- Academia
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 2 February 2023
- Auteurs
- A. Feder Cooper, Wentao Guo, Khiem Pham, Tiancheng Yuan, Charlie F. Ruan, Yucheng Lu, Christopher De Sa
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling
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
- 6.8M
- Training gegevens
- tokens
- Epochs
- 30
They provide the model initialization code in Appendix D. Running it gives the parameter count.
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
- Training code
- Open source
training code, Apache 2: https://github.com/GarlGuo/CD-GraB
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.
- Citaties
- 9
- Benchmarkgegevens
- CD-GraB (WT103)
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- CD-GraB: Coordinating Distributed Example Orders for Provably Accelerated Training
- Laatst bijgewerkt
- 11 February 2026
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
CD-GraB (WT103) werd gepubliceerd door Cornell University, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens February 2023. De categorie waaronder de uitgever valt is academia.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Antwoorden
CD-GraB (WT103) — veelgestelde vragen
CD-GraB (WT103)— 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.
CD-GraB (WT103)— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
CD-GraB (WT103)— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 6.8M. They provide the model initialization code in Appendix D. Running it gives the parameter count. 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.
CD-GraB (WT103)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Cornell University, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia.
CD-GraB (WT103)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in February 2023. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
CD-GraB (WT103)— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
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.