モデル情報

160M-exp

294-288-pretrain-interaction · 160M-exp

Five 160M GPT-NeoX training runs on the separate M/C/G source pools in Dolma3-16B. `Clean`, `M500`, `C500`, `G500`, and `MCG500` are separate run directories under `runs/`. Each contains all existing `step-*.pt` checkpoints, including the final `step-122071.pt` after 16,000,090,112 tokens. Intermediate checkpoints are approximately 1B tokens apart, with additional scheduled steps. Standalone final weights are under `models/ /model.safetensors`, with a matching config and tokenizer in each run directory. Load one with `GPTNeoXForCausalLM.from_pretrained("294-288-pretrain-interaction/160M-exp", subfolder="models/Clean")` and the tokenizer from the same subfolder. Each `.pt` is a PyTorch training checkpoint containing `model`, optimizer, scheduler, rank RNG states, step, token count, and run/manifest/config hashes. The `.pt` files are **not** direct `from_pretrained` artifacts. For trusted checkpoints, load the `model` state dict into `GPTNeoXForCausalLM(GPTNeoXConfig.from_json_file("config.json"))`. Use the included `tokenizer/`. The `training/` directory contains the training and data code; `manifest.json` fixes the source mixture, event schedule, and seeds.

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情報更新日時2026/11/2 19:17:03
OVERVIEW

モデル紹介

Five 160M GPT-NeoX training runs on the separate M/C/G source pools in Dolma3-16B. `Clean`, `M500`, `C500`, `G500`, and `MCG500` are separate run directories under `runs/`. Each contains all existing `step-*.pt` checkpoints, including the final `step-122071.pt` after 16,000,090,112 tokens. Intermediate checkpoints are approximately 1B tokens apart, with additional scheduled steps. Standalone final weights are under `models/ /model.safetensors`, with a matching config and tokenizer in each run directory. Load one with `GPTNeoXForCausalLM.from_pretrained("294-288-pretrain-interaction/160M-exp", subfolder="models/Clean")` and the tokenizer from the same subfolder. Each `.pt` is a PyTorch training checkpoint containing `model`, optimizer, scheduler, rank RNG states, step, token count, and run/manifest/config hashes. The `.pt` files are **not** direct `from_pretrained` artifacts. For trusted checkpoints, load the `model` state dict into `GPTNeoXForCausalLM(GPTNeoXConfig.from_json_file("config.json"))`. Use the included `tokenizer/`. The `training/` directory contains the training and data code; `manifest.json` fixes the source mixture, event schedule, and seeds.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:来源未披露,须进一步核验。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。