GloVe (6B)
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
- Stanford University
- Organisatietype
- Academia
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 1 January 2014
- Auteurs
- J Pennington, R Socher, CD Manning
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Semantic embedding
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
- 120M
- Training gegevens
- 66,453,980 tokens
400k vocab * 300 vector dimensions
"We trained our model on five corpora of varying sizes: a 2010 Wikipedia dump with 1 billion tokens; a 2014 Wikipedia dump with 1.6 billion tokens; Gigaword 5 which has 4.3 billion tokens; the combination Gigaword5 + Wikipedia2014, which has 6 billion tokens; and on 42 billion tokens of web data, from Common Crawl [To demonstrate the scalability of the model, we also trained it on a much larger sixth corpus, containing 840 billion tokens of web data, but in this case we did not lowercase the vo…
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
- Highly cited
- Citaties
- 30,643
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- GloVe: Global Vectors for Word Representation
- Laatst bijgewerkt
- 11 February 2026
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
GloVe (6B) werd gepubliceerd door Stanford University, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens January 2014. De publicerende organisatie is geclassificeerd als academia.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van semantic embedding.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Hoe het getraind werd
Training verbruikte een corpus van ongeveer 66,453,980 tekstokens
De inclusiecriteria: highly cited.
Antwoorden
GloVe (6B) — veelgestelde vragen
GloVe (6B)— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 120M. 400k vocab * 300 vector dimensions. 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.
GloVe (6B)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Stanford University, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia.
GloVe (6B)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in January 2014. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
GloVe (6B)— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van semantic embedding. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
GloVe (6B)— 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.
GloVe (6B)— is het open-source?
De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.
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.