JetFire (GPT2-LARGE)
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Tsinghua University
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 19 March 2024
- Autorzy
- Haocheng Xi, Yuxiang Chen, Kang Zhao, Kaijun Zheng, Jianfei Chen, Jun Zhu
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 774M
- Dane treningowe
- tokens
Table 4.
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA GeForce RTX 4090
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Jetfire: Efficient and Accurate Transformer Pretraining with INT8 Data Flow and Per-Block Quantization
- Ostatnio zaktualizowane
- 11 February 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
JetFire (GPT2-LARGE) został opublikowany przez Tsinghua University, w kraju zapisanym jako China, podczas March 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Odpowiedzi
JetFire (GPT2-LARGE) — częste pytania
JetFire (GPT2-LARGE)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 774M. Table 4. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
JetFire (GPT2-LARGE)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Tsinghua University, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia.
JetFire (GPT2-LARGE)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w March 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
JetFire (GPT2-LARGE)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
JetFire (GPT2-LARGE)— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
JetFire (GPT2-LARGE)— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.