DLRM-12T
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
- Meta AI,Carnegie Mellon University (CMU)
- Typ organizacji
- Industry,Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 12 April 2021
- Autorzy
- Dheevatsa Mudigere, Yuchen Hao, Jianyu Huang, Zhihao Jia, Andrew Tulloch, Srinivas Sridharan, Xing Liu, Mustafa Ozdal, Jade Nie, Jongsoo Park, Liang Luo, Jie Amy Yang, Leon Gao, Dmytro Ivchenko, Aarti Basant, Yuxi Hu, Jiyan Yang, Ehsan K. Ardestani, Xiaodong Wang, Rakesh Komuravelli, Ching-Hsiang Chu, Serhat Yilmaz, Huayu Li, Jiyuan Qian, Zhuobo Feng, Yinbin Ma, Junjie Yang, Ellie Wen, Hong Li, Li…
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Recommendation
- Zadanie
- Recommender system
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 12T
- Dane treningowe
- tokens
They instantiated a 12T-parameter model to show that their hardware setup can train it despite the huge memory requirements.
No training details provided.
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
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
- 197
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Software-Hardware Co-design for Fast and Scalable Training of Deep Learning Recommendation Models
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
DLRM-12T został opublikowany przez Meta AI,Carnegie Mellon University (CMU), w kraju zapisanym jako United States of America, podczas April 2021. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry,Academia.
Działa w dziedzinie Recommendation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie recommender system.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Odpowiedzi
DLRM-12T — częste pytania
DLRM-12T— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
DLRM-12T— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 12T. They instantiated a 12T-parameter model to show that their hardware setup can train it despite the huge memory requirements. 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.
DLRM-12T— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Meta AI,Carnegie Mellon University (CMU), oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia.
DLRM-12T— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w April 2021. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
DLRM-12T— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Recommendation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie recommender system. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
DLRM-12T— 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.