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gatortron-base

UFNLP

Developed by a joint effort between the University of Florida and NVIDIA, GatorTron-Base is a clinical language model of 345 million parameters, pre-trained using a BERT architecure implemented in the Megatron package (https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM). This model is converted to Hugginface from : https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/clara/models/gatortron_og Model | Parameter | Maximum input --- | --- | --- gatortron-base-2k | 345 million | 2048 gatortron-base (this model) | 345 million | 512 gatortronS | 345 million | 512 gatortron-medium | 3.9 billion | 512 gatortron-large | 8.9 billion | 512

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gatortron-base-2k

UFNLP

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COST EXPLORER

モデル選びに、費用の視点も。

コスト分析

月間トークン数を調整してAPI費用を比較。

月間入力トークン 10 M月間出力トークン 2 M1 M = 100万トークン・米ドル
同一チャネルの基本テキスト料金を比較

収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

MODEL HANDBOOK

モデルを理解して選ぶ

選び方とよくある質問

API料金はどう比較しますか？+

入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは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。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシー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。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。