Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)
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
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 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 mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. 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 treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 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.
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Czas-chip
- 18,598
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
- Speculative
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Efficient Large-Scale Distributed Training of Conditional Maximum Entropy Models
- Ostatnio zaktualizowane
- 11 February 2026
Co oznaczają liczby
Tło
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) został opublikowany przez Google, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas July 2009. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Szkolenie i pochodzenie
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 1 × 10¹⁸ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Trening zużył korpus około 1,000,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld) — częste pytania
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1 × 10¹⁸ FLOP. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— 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.
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 1M. "roughly 1M parameters". 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.
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w July 2009. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Conditional Maximum Entropy Model (Gigaworld)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
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.