SparseOPT-30B

Gesloten gewichten Institute of Science and Technology Austria (ISTA) 30B Parameters January 2023

Geen schatting

Geen hardwarevereisten voor dit model

De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of op uw eigen hardware worden uitgevoerd in welke omvang dan ook. Het is alleen toegankelijk via de provider, en geen grafische kaart verandert dat.

Op record

Volledige specificatie

Alles over dit model vastgelegd. Het meeste beschrijft hoe het getraind is in plaats van hoe het draait — nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin gestoken is en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd.

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar en wanneer het werd gepubliceerd.

Organisatie
Institute of Science and Technology Austria (ISTA)
Organisatie type
Academia
Land
Austria
Gepubliceerd
2 January 2023
Auteurs
Elias Frantar, Dan Alistarh

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.

Domein
Language
Taak
Language modeling/generation, Question answering
Basis model
OPT-30B

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data erop is getraind. Parameters zijn de cijfers die bepalen of het op een bepaalde grafische kaart past.

Parameters
30B
Opleidingsgegevens
tokens

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
Model toegang
Unreleased
Trainingscode
Open source

code is Apache 2.0 https://github.com/IST-DASLab/sparsegpt

Hoe het is geclassificeerd

Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Vereiste vertrouwen
Confident
Citaties
1,267
Benchmark data
SparseOPT-30B

Bronnen

Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie
SparseGPT: Massive Language Models Can Be Accurately Pruned in One-Shot
Laatst bijgewerkt
25 May 2026

Wat de cijfers betekenen

Where it came from

SparseOPT-30B was published by Institute of Science and Technology Austria (ISTA), in Austria, in January 2023. academia is the category the publisher falls under.

Het werkt in Taal, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van taalmodellering/generatie, Vraag beantwoorden.

It is derived from OPT-30B rather than trained from scratch, which is the usual way a specialised model is produced.

De gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de aanbieder. Geen enkele grafische kaart verandert dat.

Antwoorden

SparseOPT-30B — Veelgestelde vragen

01

What GPU do I need to run SparseOPT-30B?

None. SparseOPT-30B is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.

02

Is SparseOPT-30B open source?

No. SparseOPT-30B has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.

03

How many parameters does SparseOPT-30B have?

SparseOPT-30B has 30B parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.

04

Who created SparseOPT-30B?

SparseOPT-30B was published by Institute of Science and Technology Austria (ISTA), based in Austria, categorised as academia.

05

When was SparseOPT-30B released?

SparseOPT-30B was published in January 2023. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.

06

What is SparseOPT-30B used for?

SparseOPT-30B works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation, Question answering. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.

Bron

Oorspronkelijke publicatie

Laast bijgewerkt 25 May 2026

De andere richting

Vanuit het andere perspectief bekijken?

Deze pagina begint bij het model. Als u al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal uitvoeren, Begin liever bij de hardware.