RFM-1
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
- Covariant
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 11 March 2024
- Autoren
- Andrew Sohn, Anusha Nagabandi, Carlos Florensa, Daniel Adelberg, Di Wu, Hassan Farooq, Ignasi Clavera, Jeremy Welborn, Juyue Chen, Nikhil Mishra, Peter Chen, Peter Qian, Pieter Abbeel, Rocky Duan, Varun Vijay, Yang Liu
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Robotics, Vision, Video
- Aufgabe
- Robotic manipulation, Image captioning, Video description
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
- 8B
- Trainingsdaten
- tokens
8b
from here https://covariant.ai/insights/rfm-1-update-higher-quality-grasp-accuracy/ 5*10^9 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.
- Training-Compute
- 2.4 × 10²⁰ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 5000000000 tokens * 8*10^9 parameters = 2.4e+20 FLOP I am not confident about amount of epochs and whether the model is dense
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
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Introducing RFM-1: Giving robots human-like reasoning capabilities
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
RFM-1 wurde veröffentlicht von Covariant, im Land aufgezeichnet als United States of America, während March 2024. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Robotics, Vision, Video, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet robotic manipulation, Image captioning, Video description.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Was in den Aufbau geflossen ist
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 2.4 × 10²⁰ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
RFM-1 — Häufige Fragen
RFM-1— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 8B. 8b. 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.
RFM-1— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Covariant, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
RFM-1— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in March 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
RFM-1— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Robotics, Vision, Video, und wird als Bewältigung der Aufgabe von robotic manipulation, Image captioning, Video description. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
RFM-1— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 2.4 × 10²⁰ FLOP. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
RFM-1— 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.
RFM-1— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Die andere Richtung
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