CD-GraB (WT2)
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
- Cornell University
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 2 February 2023
- Autorzy
- A. Feder Cooper, Wentao Guo, Khiem Pham, Tiancheng Yuan, Charlie F. Ruan, Yucheng Lu, Christopher De Sa
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
- Epoki
- 50
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 2080
- Zastosowane chipy
- 4
- Pobór mocy
- 1.7 kW
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 source
training code, Apache 2: https://github.com/GarlGuo/CD-GraB
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 9
- Dane benchmarkowe
- CD-GraB (WT2)
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- CD-GraB: Coordinating Distributed Example Orders for Provably Accelerated Training
- Ostatnio zaktualizowane
- 11 February 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
CD-GraB (WT2) został opublikowany przez Cornell University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas February 2023. Kategoria, do której należy wydawca, to academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Odpowiedzi
CD-GraB (WT2) — częste pytania
CD-GraB (WT2)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Cornell University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia.
CD-GraB (WT2)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w February 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
CD-GraB (WT2)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
CD-GraB (WT2)— 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.
CD-GraB (WT2)— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
CD-GraB (WT2)— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
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.