Apollo 7B
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
- Meta AI,Stanford University
- Organisationsart
- Industry,Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 13 December 2024
- Autoren
- Orr Zohar, Xiaohan Wang, Yann Dubois, Nikhil Mehta, Tong Xiao, Philippe Hansen-Estruch, Licheng Yu, Xiaofang Wang, Felix Juefei-Xu, Ning Zhang, Serena Yeung-Levy, Xide Xia
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Video, Language, Multimodal
- Aufgabe
- Video description
- Basis-Modell
- Qwen2.5-7B,SigLIP 400M
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
- 7B
- Trainingsdaten
- tokens
"We employed the Qwen2.5 (Yang et al., 2024) series of Large Language Models (LLMs) at varying scales to serve as the backbone for Apollo. Specifically, we utilized models with 1.5B, 3B, and 7B parameters. Following our analysis in Sec. 4, we used a SigLIP-SO400M (Zhai et al., 2023) encoder combined with an InternVideo2 (Wang et al., 2024d) video encoder" there is a confusion with Qwen2.5 link - it points to Qwen 2 paper instead of Qwen 2.5 release notes
1. Alignment: In this phase, we trained on a 198K mixture of 50/50 image and video captions. 2. Vision Pretraining: We tuned the encoders using a video-only caption dataset of 396K samples. 3. Supervised Fine-tuning (SFT): We trained on a mixture of text, image, multi-image, and video data, with a total of 3.2 million samples. 3200000 videos *36%*~40 sec*~128 tokens / sec = 5898240000 video tokens during SFT assuming about the same amount of image and text tokens. total size of the dataset was…
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
- Verwendete Chips
- 128
- Stromverbrauch
- 100.7 kW
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.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Apollo-7B is state-of-the-art compared to 7B LMMs with a 70.9 on MLVU, and 63.3 on Video-MME
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Apollo: An Exploration of Video Understanding in Large Multimodal Models
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Apollo 7B wurde veröffentlicht von Meta AI,Stanford University, im Land aufgezeichnet als United States of America, während December 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als industry,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Video, Language, Multimodal, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet video description.
Es basiert auf Qwen2.5-7B,SigLIP 400M. Das ist der Grund, warum es die allgemeine Form und Größe des Basis-Modells teilt.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Training und Herkunft
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: sOTA improvement.
Antworten
Apollo 7B — Häufige Fragen
Apollo 7B— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in December 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Apollo 7B— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Video, Language, Multimodal, und wird als Bewältigung der Aufgabe von video description. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Apollo 7B— 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.
Apollo 7B— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Apollo 7B— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 7B. "We employed the Qwen2.5 (Yang et al., 2024) series of Large Language Models (LLMs) at varying scales to serve as the backbone for Apollo. Specifically, we utilized models with 1.5B, 3B, and 7B parameters. Following our analysis in Sec. 4, we used a SigLIP-SO400M (Zhai et al., 2023) encoder combined with an InternVideo2 (Wang et al., 2024d) video encoder" there is a confusion with Qwen2.5 link - it points to Qwen 2 paper instead of Qwen 2.5 release notes. 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.
Apollo 7B— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Meta AI,Stanford University, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia.
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