GPipe (Amoeba)
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
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowane
- 16 November 2018
- Autorzy
- Yanping Huang, Youlong Cheng, Ankur Bapna, Orhan Firat, Mia Xu Chen, Dehao Chen, HyoukJoong Lee, Jiquan Ngiam, Quoc V. Le, Yonghui Wu, Zhifeng Chen
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Image classification
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Parametry
- 557M
- Dane treningowe
- 1,281,167 tokens
Section 4
Table 4
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Cytacje
- 1,218
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- GPipe: Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism
- Ostatnia aktualizacja
- 11 February 2026
Co oznaczają liczby
Tło
GPipe (Amoeba) was published by Google, in United States of America, in November 2018. It comes out of industry.
It works in Vision, and is recorded as doing image classification.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Co poszło w budowę tego
It was trained on about 1,281,167 tokens of text.
Odpowiedzi
GPipe (Amoeba) — Często zadawane pytania
Is GPipe (Amoeba) open source?
The licensing for GPipe (Amoeba) was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does GPipe (Amoeba) have?
GPipe (Amoeba) has 557M parameters. Section 4. 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 GPipe (Amoeba)?
GPipe (Amoeba) was published by Google, based in United States of America, categorised as industry.
When was GPipe (Amoeba) released?
GPipe (Amoeba) was published in November 2018. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is GPipe (Amoeba) used for?
GPipe (Amoeba) works in Vision, and is recorded as handling image classification. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run GPipe (Amoeba)?
None. GPipe (Amoeba) 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.
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..