GloVe (6B)

Zamknięte wagi Stanford University 120M parametry January 2014

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..

Przeglądaj modele, które możesz uruchomić zamiast

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: Stanford University
Typ organizacji: Academia
Kraj: United States of America
Opublikowany: 1 January 2014
Autorzy: J Pennington, R Socher, CD Manning

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena: Language
Zadanie: Semantic embedding

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry: 120M
Dane treningowe: 66,453,980 tokens

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Dlaczego to jest śledzone: Highly cited
Cytaty: 30,643

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: GloVe: Global Vectors for Word Representation
Ostatnio zaktualizowane: 11 February 2026

Co oznaczają liczby

Tło

GloVe (6B) został opublikowany przez Stanford University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas January 2014. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie semantic embedding.

Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.

Jak to zostało wytrenowane

Trening zużył korpus około 66,453,980 Tokeny tekstu.

Kryterium włączenia: highly cited.

Odpowiedzi

GloVe (6B) — częste pytania

GloVe (6B)— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 120M. 400k vocab * 300 vector dimensions. 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.

GloVe (6B)— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Stanford University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia.

GloVe (6B)— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w January 2014. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

GloVe (6B)— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie semantic embedding. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.

GloVe (6B)— 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.

GloVe (6B)— czy jest open weight?

Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 11 February 2026

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.

Wszystkie modele AI