Hybrid-Phi-Mamba-1.5B

Uzavřené váhy Carnegie Mellon University (CMU),Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Cartesia 1.5B parametry August 2024

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
Carnegie Mellon University (CMU),Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Cartesia
Typ organizace
Academia,Academia,Industry
Země
United States of America, United Arab Emirates
Publikováno
19 August 2024
Autoři
Aviv Bick, Kevin Y. Li, Eric P. Xing, J. Zico Kolter, Albert Gu

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Language
Úkol
Language modeling/generation
Základní model
Phi-1.5

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry
1.5B

"We distill the Phi-1.5-1.3B model into Phi-Mamba1.5B as well as Hybrid-Phi-Mamba-1.5B" (https://arxiv.org/pdf/2408.10189, page 8).

Výcviková data
5,000,000,000 tokens

"The Hybrid-PhiMamba-1.5B is distilled on a budget of 5 billion tokens from the same dataset."

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.

Výpočty pro trénink
1.2 × 10²¹ FLOP

1.17e+21 FLOP [base model compute] + 4.5e+19 FLOP [finetune compute] = 1.215e+21 FLOP

Jak bylo ustanoveno
Operation counting
Ladění výpočtů
4.5 × 10¹⁹ FLOP

6 FLOP / parameter / token * 1.5 * 10^9 parameters * 5 * 10^9 tokens = 4.5e+19 FLOP

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

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Transformers to SSMs: Distilling Quadratic Knowledge to Subquadratic Models
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

Odkud to přišlo

Hybrid-Phi-Mamba-1.5B byl zveřejněn Carnegie Mellon University (CMU),Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Cartesia, v zemi zaznamenané jako United States of America, během August 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Academia,Industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation.

Jeho výchozím bodem byl existující základní model, Phi-1.5. 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.

Trénink a původ

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 1.2 × 10²¹ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Tréninková sada běžela na přibližně 5,000,000,000 tokeny textu

Odpovědi

Hybrid-Phi-Mamba-1.5B — běžné otázky

01

Hybrid-Phi-Mamba-1.5B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 1.2 × 10²¹ FLOP. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.

02

Hybrid-Phi-Mamba-1.5B— 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.

03

Hybrid-Phi-Mamba-1.5B— Je to OPEN SOURCE?

Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.

04

Hybrid-Phi-Mamba-1.5B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 1.5B. "We distill the Phi-1.5-1.3B model into Phi-Mamba1.5B as well as Hybrid-Phi-Mamba-1.5B" (https://arxiv.org/pdf/2408.10189, page 8). Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

05

Hybrid-Phi-Mamba-1.5B— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Carnegie Mellon University (CMU),Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Cartesia, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Academia,Industry.

06

Hybrid-Phi-Mamba-1.5B— 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.

07

Hybrid-Phi-Mamba-1.5B— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

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.