LMRec
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
- NAVER,Naver AI Lab
- Typ organizacji
- Industry,Industry
- Kraj
- Korea (Republic of)
- Opublikowany
- 13 May 2023
- Autorzy
- Kyuyong Shin, Hanock Kwak, Wonjae Kim, Jisu Jeong, Seungjae Jung, Kyung-Min Kim, Jung-Woo Ha, Sang-Woo Lee
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language, Recommendation
- 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
- 210M
- Dane treningowe
- 12,998,864,057 tokens
- Rozmiar wsadu
- 1,024
210 million (Figure 4)
Table 3 1222700000 (in-house dataset) + 347300000 (piblic) = 1,570,000,000 tokens
table 9
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 2 × 10¹⁸ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
210000000*1570000000*6=1.9782e+18
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Likely
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Pivotal Role of Language Modeling in Recommender Systems: Enriching Task-specific and Task-agnostic Representation Learning
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Tło
LMRec został opublikowany przez NAVER,Naver AI Lab, w kraju zapisanym jako Korea (Republic of), podczas May 2023. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry,Industry.
Działa w dziedzinie Language, Recommendation, 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.
Co poszło w budowę tego
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 2 × 10¹⁸ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 12,998,864,057 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
LMRec — częste pytania
LMRec— 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.
LMRec— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 210M. 210 million (Figure 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.
LMRec— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez NAVER,Naver AI Lab, oparty na Korea (Republic of), organizacja sklasyfikowana jako industry,Industry.
LMRec— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w May 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
LMRec— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, Recommendation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
LMRec— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2 × 10¹⁸ FLOP. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
LMRec— 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.
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.