Instruct-GPT + Mind's Eye
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
- Google,Dartmouth College
- Typ organizacji
- Industry,Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 11 October 2022
- Autorzy
- Ruibo Liu, Jason Wei, Shixiang Shane Gu, Te-Yen Wu, Soroush Vosoughi, Claire Cui, Denny Zhou, Andrew M. Dai
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Quantitative reasoning
- Model bazowy
- InstructGPT 175B
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 176.5B
- Dane treningowe
- tokens
Two models: a LM that converts the input to code for a physics simulator, and a foundation model (InstructGPT) "the resulting models have 0.3B and 1.5B parameters (used as default)" InstructGPT is 175B. 175B+1.5B = 176.5B
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- Google TPU v3
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.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 101
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Mind's Eye: Grounded Language Model Reasoning through Simulation
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Instruct-GPT + Mind's Eye został opublikowany przez Google,Dartmouth College, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas October 2022. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry,Academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie quantitative reasoning.
Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z InstructGPT 175B. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Odpowiedzi
Instruct-GPT + Mind's Eye — częste pytania
Instruct-GPT + Mind's Eye— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google,Dartmouth College, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia.
Instruct-GPT + Mind's Eye— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w October 2022. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Instruct-GPT + Mind's Eye— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie quantitative reasoning. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Instruct-GPT + Mind's Eye— 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.
Instruct-GPT + Mind's Eye— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Instruct-GPT + Mind's Eye— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 176.5B. Two models: a LM that converts the input to code for a physics simulator, and a foundation model (InstructGPT) "the resulting models have 0.3B and 1.5B parameters (used as default)" InstructGPT is 175B. 175B+1.5B = 176.5B. 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.
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.