Xiaoice

Gesloten gewichten Microsoft Research Asia September 2019

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
Microsoft Research Asia
Organisatietype
Industry
Land
China
Gepubliceerd
14 September 2019
Auteurs
Li Zhou, Jianfeng Gao, Di Li, Heung-Yeung Shum

Wat het doet

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

Domein
Language, Vision, Multimodal
Taak
Chat, Image captioning, Visual question answering, Language modeling/generation, 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.

Training gegevens
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
Toegang tot model
Hosted access (no API)

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
Unknown

Bronnen

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

Referentie
The Design and Implementation of XiaoIce, an Empathetic Social Chatbot
Laatst bijgewerkt
28 November 2025

Wat de cijfers betekenen

Achtergrond

Xiaoice werd gepubliceerd door Microsoft Research Asia, in het land geregistreerd als China, tijdens September 2019. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.

Het werkt in het domein van Language, Vision, Multimodal, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van chat, Image captioning, Visual question answering, Language modeling/generation, 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.

Antwoorden

Xiaoice — veelgestelde vragen

01

Xiaoice— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Microsoft Research Asia, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry.

02

Xiaoice— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in September 2019. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

03

Xiaoice— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, Vision, Multimodal, en wordt geregistreerd als het afhandelen van chat, Image captioning, Visual question answering, Language modeling/generation, Translation. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

04

Xiaoice— 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.

05

Xiaoice— is het open-source?

Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.

06

Xiaoice— hoeveel parameters heeft het?

Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 28 November 2025

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.