Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Na nagraniu
Pełna specyfikacja
Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- DeepMind
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Opublikowane
- 4 September 2019
- Autorzy
- Gábor Melis, Tomáš Kočiský, Phil Blunsom
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Parametry
- 24M
- Dane treningowe
- tokens
- Epoki
- 964
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim własnym sprzęcie, co decyduje, czy jakiekolwiek z danych dotyczących karty graficznej na tej stronie mają zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
might have been Mogrifier code but the link in the Readme is 404: https://github.com/google-deepmind/lamb?tab=readme-ov-file
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Zaufanie do nagrania
- Confident
- Benchmark data
- Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Mogrifier LSTM
- Ostatnia aktualizacja
- 11 February 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval was published by DeepMind, in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, in September 2019. The organisation is categorised as industry.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Odpowiedzi
Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval — Często zadawane pytania
What is Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval used for?
Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval works in Language, and is recorded as handling language modeling. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval?
None. Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval open source?
No. Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval have?
Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval has 24M parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval?
Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval was published by DeepMind, based in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, categorised as industry.
When was Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval released?
Mogrifier (d2, MC) + dynamic eval was published in September 2019. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
W innym kierunku
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..