CODA
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
- The University of Hong Kong,Sun Yat-sen University,Shanghai AI Lab
- Organisatietype
- Academia,Academia,Academia
- Land
- Hong Kong, China
- Gepubliceerd
- 31 May 2021
- Auteurs
- Lin Zheng, Zhiyong Wu, Lingpeng Kong
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling, Translation
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
- 246.9M
- Training gegevens
- 103,000,000 tokens
Table 1
"Wikitext-103 [...] consists of articles from Wikipedia with the token number around 103M/218K/246K for the training/validation/testing splits respectively."
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
MIT for code: https://github.com/LZhengisme/CODA
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
- 3
- Benchmarkgegevens
- CODA
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Cascaded Head-colliding Attention
- Laatst bijgewerkt
- 1 December 2025
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
CODA werd gepubliceerd door The University of Hong Kong,Sun Yat-sen University,Shanghai AI Lab, in het land geregistreerd als Hong Kong, tijdens May 2021. De publicerende organisatie is geclassificeerd als academia,Academia,Academia.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling, Translation.
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.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
Training verbruikte een corpus van ongeveer 103,000,000 tekstokens
Antwoorden
CODA — veelgestelde vragen
CODA— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door The University of Hong Kong,Sun Yat-sen University,Shanghai AI Lab, gebaseerd op Hong Kong, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia,Academia.
CODA— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in May 2021. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
CODA— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling, Translation. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
CODA— 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.
CODA— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
CODA— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 246.9M. Table 1. 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.