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Gopher

基础大模型DeepMind ResearchGopher

Gopher

发布时间: 2021-12-08更新于: 2023-03-11 23:33:35.058279
在线体验GitHubHugging FaceCompare
模型参数
2800亿
上下文长度
2K
中文支持
不支持
推理能力

Gopher 是由 Google Deep Mind 发布的 AI 模型,发布时间为 2021-12-08,定位为 基础大模型,参数规模约为 2800亿,上下文长度为 2K。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

Gopher

模型基本信息

推理过程
不支持
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
2K tokens
最大输出长度
暂无数据
模型类型
基础大模型
输入/输出模态
暂无数据
发布时间
2021-12-08
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
总参数 / 激活参数
2800亿 / 不涉及
知识截止
暂无数据
Gopher

开源和体验地址

代码开源状态
暂无数据
预训练权重开源
暂无数据
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
暂无开源HuggingFace地址
在线体验
暂无在线体验地址
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官方介绍与博客

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API接口信息

接口速度
暂无数据
暂无公开的 API 定价信息。
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评测结果

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和其他模型对比

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发布机构

Gopher

模型解读

Gopher是DeepMind公司开发的一种用于处理自然语言的深度学习模型。该模型采用了类似于注意力机制的思想,能够自适应地关注输入文本中最相关的部分,从而更好地理解文本的含义。

与传统的基于词汇的自然语言处理模型不同,Gopher不是通过简单地将词汇映射到向量空间中来表示文本,而是采用了一种类似于关系型数据库的方式来存储和处理信息。具体来说,Gopher将输入文本表示为由实体和关系组成的图形结构,每个实体和关系都与一个向量相关联,这些向量可以通过训练来优化以更好地捕捉文本的含义。

Gopher模型还具有一些其他的优点,比如能够对输入文本进行解析和分析,自动提取其中的关键信息,并能够推理出不同实体之间的关系。这些特点使得Gopher模型在文本理解、自然语言推理等领域表现出了非常出色的性能,有望为人工智能在自然语言处理领域的应用提供更加高效和准确的解决方案。

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