Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)
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
- 1 July 2009
- Autorzy
- Ryan Mcdonald, Mehryar Mohri, Nathan Silberman, Dan Walker, Gideon S. Mann
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
- 1M
- Dane treningowe
- 1,000,000,000 tokens
"roughly 1M parameters"
Obliczenia szkoleniowe
Aritmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzone w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztu przeprowadzonego treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje zapytania.
- Obliczenia szkoleniowe
- 1 × 10¹⁸ FLOP
Number of epochs is unknown. Based on 18,598 CPU-hours with Intel Xeon 5500 processors (speculative), this would be up to 8e17 FP64 FLOP or 1.6e18 FP32 FLOP. With 60% utilization it's around 1e18 FLOP.
Trening
Co fizycznie zajęło szkolenie: które chipy, ile ich, na jak długo i ile to pobrało z sieci.
- Chip-hours
- 18,598
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
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Zaufanie do nagrania
- Speculative
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Efficient Large-Scale Distributed Training of Conditional Maximum Entropy Models
- Ostatnia aktualizacja
- 11 February 2026
Co oznaczają liczby
Tło
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) was published by Google, in United States of America, in July 2009. The organisation is categorised as industry.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Training and provenance
Producing it required around 1 × 10¹⁸ FLOP of arithmetic, which is a statement about the training budget rather than about inference.
Around 1,000,000,000 tokens went into training it.
Odpowiedzi
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) — Często zadawane pytania
How much compute was used to train Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)?
Around 1 × 10¹⁸ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)?
None. Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) 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 Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) open source?
No. Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) have?
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) has 1M parameters. "roughly 1M 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 Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)?
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) was published by Google, based in United States of America, categorised as industry.
When was Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) released?
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) was published in July 2009. 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 Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) used for?
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) works in Language, and is recorded as handling language modeling. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
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..