GPT-Neo-2.7B (finetuned)
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
- EleutherAI
- Organisatie type
- Research collective
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 21 March 2021
- Auteurs
- Sid Black, Leo Gao, Phil Wang, Connor Leahy, Stella Biderman
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling/generation
- Base model
- GPT-Neo-2.7B
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
- 2.7B
- Opleidingsgegevens
- tokens
- Epochs
- 1
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
MIT. don't think model weights for finetune are available: https://github.com/EleutherAI/gpt-neo
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
- 880
- Benchmark data
- GPT-Neo-2.7B (finetuned)
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- GPT-Neo: Large Scale Autoregressive Language Modeling with Mesh-Tensorflow
- Laatst bijgewerkt
- 11 February 2026
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
GPT-Neo-2.7B (finetuned) was published by EleutherAI, in United States of America, in March 2021. It comes out of research collective.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling/generation.
It builds on GPT-Neo-2.7B, which is why it shares that model's general shape and size.
De gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de aanbieder. Geen enkele grafische kaart verandert dat.
Antwoorden
GPT-Neo-2.7B (finetuned) — Veelgestelde vragen
Is GPT-Neo-2.7B (finetuned) open source?
No. GPT-Neo-2.7B (finetuned) has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does GPT-Neo-2.7B (finetuned) have?
GPT-Neo-2.7B (finetuned) has 2.7B 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.
Who created GPT-Neo-2.7B (finetuned)?
GPT-Neo-2.7B (finetuned) was published by EleutherAI, based in United States of America, categorised as research collective.
When was GPT-Neo-2.7B (finetuned) released?
GPT-Neo-2.7B (finetuned) was published in March 2021. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is GPT-Neo-2.7B (finetuned) used for?
GPT-Neo-2.7B (finetuned) works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run GPT-Neo-2.7B (finetuned)?
None. GPT-Neo-2.7B (finetuned) 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.
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.