Persia
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
- ETH Zurich,Kuaishou Technology
- Organisatietype
- Academia,Industry
- Land
- Switzerland, China
- Gepubliceerd
- 23 November 2021
- Auteurs
- Xiangru Lian, Binhang Yuan, Xuefeng Zhu, Yulong Wang, Yongjun He, Honghuan Wu, Lei Sun, Haodong Lyu, Chengjun Liu, Xing Dong, Yiqiao Liao, Mingnan Luo, Congfei Zhang, Jingru Xie, Haonan Li, Lei Chen, Renjie Huang, Jianying Lin, Chengchun Shu, Xuezhong Qiu, Zhishan Liu, Dongying Kong, Lei Yuan, Hai Yu, Sen Yang, Ce Zhang, Ji Liu
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Recommendation
- Taak
- Recommender system
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
- 100T
- Training gegevens
- tokens
100 trillion
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA V100
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
https://github.com/PersiaML/PERSIA/blob/main/LICENSE MIT code
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
- Citaties
- 44
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Persia: An Open, Hybrid System Scaling Deep Learning-based Recommenders up to 100 Trillion Parameters
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
Persia werd gepubliceerd door ETH Zurich,Kuaishou Technology, in het land geregistreerd als Switzerland, tijdens November 2021. De categorie waaronder de uitgever valt is academia,Industry.
Het werkt in het domein van Recommendation, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van recommender system.
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.
Antwoorden
Persia — veelgestelde vragen
Persia— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door ETH Zurich,Kuaishou Technology, gebaseerd op Switzerland, een organisatie geclassificeerd als academia,Industry.
Persia— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in November 2021. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Persia— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Recommendation, en wordt geregistreerd als het afhandelen van recommender system. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
Persia— 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.
Persia— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
Persia— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 100T. 100 trillion. 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.
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.