CoRe
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
- 29 December 2023
- Autorzy
- Xinyu Zhu, Junjie Wang, Lin Zhang, Yuxiang Zhang, Ruyi Gan, Jiaxing Zhang, Yujiu Yang
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Mathematics, Language
- Zadanie
- Quantitative reasoning, Language modeling/generation
- Model bazowy
- GPT-J-6B
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 12.4B
- Dane treningowe
- tokens
"Since the default setting consists of two GPT-J (6B) and a DeBERTa-large (0.4B), we note our backbone as “GPT-J 12B”, which implies around 12.4 billion parameters in total. "
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA A100 SXM4 40 GB
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Open (non-commercial)
no clear license https://github.com/TianHongZXY/CoRe
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Speculative
- Cytaty
- 109
We evaluate our CoRe framework on several mathematical reasoning datasets and achieve decent improvement over state-of-the-art methods, up to 9.6% increase over best baselines.
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Solving Math Word Problems via Cooperative Reasoning induced Language Models
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
CoRe został opublikowany przez Tsinghua University, w kraju zapisanym jako China, podczas December 2023. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia.
Działa w dziedzinie Mathematics, Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie quantitative reasoning, Language modeling/generation.
Opiera się na GPT-J-6B. Dlatego dzieli ogólny kształt i rozmiar modelu bazowego.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Jak to zostało wytrenowane
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: sOTA improvement.
Odpowiedzi
CoRe — częste pytania
CoRe— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 12.4B. "Since the default setting consists of two GPT-J (6B) and a DeBERTa-large (0.4B), we note our backbone as “GPT-J 12B”, which implies around 12.4 billion parameters in total. ". 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.
CoRe— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Tsinghua University, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia.
CoRe— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w December 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
CoRe— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Mathematics, Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie quantitative reasoning, Language modeling/generation. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
CoRe— 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.
CoRe— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
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.