xLSTM 1.4B
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
- Johannes Kepler University Linz
- Typ organizace
- Academia
- Země
- Austria
- Publikováno
- 7 May 2024
- Autoři
- Maximilian Beck, Korbinian Pöppel, Markus Spanring, Andreas Auer, Oleksandra Prudnikova, Michael Kopp, Günter Klambauer, Johannes Brandstetter, Sepp Hochreiter
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 1.4B
- Výcviková data
- tokens
- Epochy
- 1
"We therefore increase the amount of training data and train on 300B tokens from SlimPajama. "
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
- 2.6 × 10¹⁸ FLOP
"We developed and trained all our models and baselines over the course of three months on a cluster with 128 nodes of eight NVIDIA A100 GPUs each." 1024 6*300000000*1422600000=2.56068e+18
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA A100
- Používané čipy
- 1,024
- Příkon
- 809.3 kW
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
- xLSTM: Extended Long Short-Term Memory
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
xLSTM 1.4B byl zveřejněn Johannes Kepler University Linz, v zemi zaznamenané jako Austria, během May 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia.
funguje v oblasti Language.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Trenovací běh spotřeboval asi 2.6 × 10¹⁸ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
xLSTM 1.4B — běžné otázky
xLSTM 1.4B— 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.
xLSTM 1.4B— Je to OPEN SOURCE?
Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.
xLSTM 1.4B— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 1.4B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
xLSTM 1.4B— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Johannes Kepler University Linz, zakládající se na Austria, organizace zařazená jako academia.
xLSTM 1.4B— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v May 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
xLSTM 1.4B— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
xLSTM 1.4B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.6 × 10¹⁸ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. 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.
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.