Anthropic LM 52B
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
- Anthropic
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 12 April 2023
- Autorzy
- Yuntao Bai, Andy Jones, Kamal Ndousse, Amanda Askell, Anna Chen, Nova DasSarma, Dawn Drain, Stanislav Fort, Deep Ganguli, Tom Henighan, Nicholas Joseph, Saurav Kadavath, Jackson Kernion, Tom Conerly, Sheer El-Showk, Nelson Elhage, Zac Hatfield-Dodds, Danny Hernandez, Tristan Hume, Scott Johnston, Shauna Kravec, Liane Lovitt, Neel Nanda, Catherine Olsson, Dario Amodei, Tom Brown, Jack Clark, Sam Mc…
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation, Question answering
- Podejście
- Reinforcement learning
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 52B
- Dane treningowe
- tokens
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
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 3,982
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Training a Helpful and Harmless Assistant with Reinforcement Learning from Human Feedback
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Anthropic LM 52B został opublikowany przez Anthropic, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas April 2023. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Odpowiedzi
Anthropic LM 52B — częste pytania
Anthropic LM 52B— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Anthropic LM 52B— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 52B. 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.
Anthropic LM 52B— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Anthropic, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Anthropic LM 52B— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w April 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Anthropic LM 52B— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Anthropic LM 52B— 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.