Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)

Gesloten gewichten Google 1M parameters July 2009

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
Google
Organisatietype
Industry
Land
United States of America
Gepubliceerd
1 July 2009
Auteurs
Ryan Mcdonald, Mehryar Mohri, Nathan Silberman, Dan Walker, Gideon S. Mann

Wat het doet

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

Domein
Language
Taak
Language modeling

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
1M

"roughly 1M parameters"

Training gegevens
1,000,000,000 tokens

Training rekenen

De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.

Training rekenen
1 × 10¹⁸ FLOP

Number of epochs is unknown. Based on 18,598 CPU-hours with Intel Xeon 5500 processors (speculative), this would be up to 8e17 FP64 FLOP or 1.6e18 FP32 FLOP. With 60% utilization it's around 1e18 FLOP.

De trainingsrun

Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.

Chip-uren
18,598

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
Unreleased

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
Speculative

Bronnen

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

Referentie
Efficient Large-Scale Distributed Training of Conditional Maximum Entropy Models
Laatst bijgewerkt
11 February 2026

Wat de cijfers betekenen

Achtergrond

Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) werd gepubliceerd door Google, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens July 2009. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling.

De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.

Training en herkomst

Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 1 × 10¹⁸ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.

Training verbruikte een corpus van ongeveer 1,000,000,000 tekstokens

Antwoorden

Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) — veelgestelde vragen

01

Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 1 × 10¹⁸ FLOP. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.

02

Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— 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.

03

Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— is het open-source?

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

04

Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 1M. "roughly 1M parameters". 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.

05

Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Google, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.

06

Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in July 2009. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

07

Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 11 February 2026

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.