ChunkLlama2-13B
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Alibaba,The University of Hong Kong,Fudan University
- Organisationsart
- Industry,Academia,Academia
- Land
- China, Hong Kong
- Veröffentlicht
- 29 May 2024
- Autoren
- Chenxin An, Fei Huang, Jun Zhang, Shansan Gong, Xipeng Qiu, Chang Zhou, Lingpeng Kong
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation, Question answering
- Basis-Modell
- Llama 2-13B
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 13B
- Trainingsdaten
- 256,000,000 tokens
same as base model
The training dataset is sourced from ShareGPT and AlpacaGPT (Taori et al., 2023). For the data derived from ShareGPT, we specifically curate a subset by extracting responses generated by GPT-4, and dialogues that exceed 4k tokens in length. This selection results in a compilation of 5,405 training instances. We further finetune Llama2 with over 16k steps with a batch size of 1. prompt length 16k tokens ->16000 steps*16000 tokens= 256000000 tokens
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Wie es etabliert wurde
- Hardware,Operation counting
- Feinabstimmung Rechenleistung
- 2 × 10¹⁹ FLOP
6 FLOP/parameter/token * 13000000000 parameters * 256000000 tokens = 19968000000000000000 FLOP 312000000000000 FLOP/GPU/sec * 60 GPU-hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 20217600000000000000 FLOP sqrt(19968000000000000000*20217600000000000000) = 2.0092412e+19
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA A100 SXM4 80 GB
- Chip-Stunden
- 60
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Open source
Apache 2.0 https://github.com/HKUNLP/ChunkLlama
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Training-Free Long-Context Scaling of Large Language Models
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
ChunkLlama2-13B wurde veröffentlicht von Alibaba,The University of Hong Kong,Fudan University, im Land aufgezeichnet als China, während May 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry,Academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Question answering.
Es basiert auf Llama 2-13B. Das ist der übliche Weg, wie ein spezialisiertes Modell hergestellt wird.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Training und Herkunft
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 256,000,000 Text-Tokens
Antworten
ChunkLlama2-13B — Häufige Fragen
ChunkLlama2-13B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
ChunkLlama2-13B— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
ChunkLlama2-13B— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 13B. same as base model. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
ChunkLlama2-13B— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Alibaba,The University of Hong Kong,Fudan University, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia,Academia.
ChunkLlama2-13B— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in May 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
ChunkLlama2-13B— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Question answering. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Die andere Richtung
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