ALM 1.0
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
- Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
- Organisatietype
- Academia
- Land
- China
- Gepubliceerd
- 28 November 2022
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
- 335M
- Training gegevens
- 22,696,572,400 tokens
335M parameters: https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/blob/master/examples/ALM/README.md
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
- Hosted access (no API)
- Training code
- Unreleased
It seems to have only inference and finetuning codes, no weights or pretraining code https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/tree/master/examples/ALM
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.
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Speculative
SOTA results on Arabic-language benchmark ALUE.
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- ALM 1.0
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
ALM 1.0 werd gepubliceerd door Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, in het land geregistreerd als China, tijdens November 2022. De publicerende organisatie is geclassificeerd als 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.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
De trainingsset liep naar ongeveer 22,696,572,400 tekstokens
De inclusiecriteria: sOTA improvement.
Antwoorden
ALM 1.0 — veelgestelde vragen
ALM 1.0— 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.
ALM 1.0— 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.
ALM 1.0— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
ALM 1.0— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 335M. 335M parameters: https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/blob/master/examples/ALM/README.md. 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.
ALM 1.0— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als academia.
ALM 1.0— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in November 2022. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
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.