Xinyu
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Zhejiang University (ZJU),Institute for Advanced Algorithms Research,Northeastern University (China),China Telecom,State Key Laboratory of Media Convergence Production Technology and Systems
- Typ organizace
- Academia,Academia,Academia,Industry,Academia
- Země
- China
- Publikováno
- 23 August 2024
- Autoři
- Yiquan Wu, Bo Tang, Chenyang Xi, Yu Yu, Pengyu Wang, Yifei Liu, Kun Kuang, Haiying Deng, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Jie Hu, Peng Cheng, Zhonghao Wang, Yi Wang, Yi Luo, Mingchuan Yang
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling/generation
- Základní model
- Llama 2-13B
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 13B
- Výcviková data
- 500,000,000 tokens
"we continued pre-training on LLaMA13B using a corpus comprising 500B tokens, which contains both English and Chinese corpus."
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware,Operation counting
- Ladění výpočtů
- 2.9 × 10²² FLOP
pre-training: 312000000000000 FLOP / GPU / sec [A800 80GB reported, bf 16 assumed] * 128 GPUs * 20 days * 24 hours / day * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 2.0702822e+22 FLOP SFT: 312000000000000 FLOP / GPU / sec [A800 80GB reported, bf 16 assumed] * 8 GPUs * 2 days * 24 hours / day * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.2939264e+20 FLOP Total: 2.0832215e+22 FLOP 6 FLOP / token / parameter * 13 * 10^9 parameters * 500 * 10^9 tokens = 3.9e+22 FLOP sqrt(3.9e+22*2.083…
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA A800 PCIe 80 GB
- Používané čipy
- 128
- Doba reálného času
- 528 hours (22 days)
- Příkon
- 63.1 kW
"The continued pre-training phase lasted 20 days on 128 Nvidia A800 80G GPUs, while the supervised fine-tuning (SFT) process took 2 days on 8 Nvidia A800 80G GPUs."
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 5
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Xinyu: An Efficient LLM-based System for Commentary Generation
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
Xinyu byl zveřejněn Zhejiang University (ZJU),Institute for Advanced Algorithms Research,Northeastern University (China),China Telecom,State Key Laboratory of Media Convergence Production Technology and Systems, v zemi zaznamenané jako China, během August 2024. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Academia,Academia,Industry,Academia.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation.
Staví na Llama 2-13B. Většina modelů na této úrovni je přizpůsobena z existující základny namísto toho, aby byla vytvořena od nuly.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Jak bylo trénováno
Bylo to trénováno na korpusu asi 500,000,000 tokeny textu
Odpovědi
Xinyu — běžné otázky
Xinyu— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Zhejiang University (ZJU),Institute for Advanced Algorithms Research,Northeastern University (China),China Telecom,State Key Laboratory of Media Convergence Production Technology and Systems, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Academia,Academia,Industry,Academia.
Xinyu— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v August 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Xinyu— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Xinyu— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
Xinyu— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Xinyu— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 13B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.