LoongRL 14B
Καμία εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
Δεν έχει δημοσιευτεί το βάρος για αυτό το μοντέλο, επομένως δεν μπορεί να κατέβει ή να τρέξει σε δικό σας υλικό σε οποιοδήποτε μέγεθος. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του, και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- Microsoft Research Asia,Shanghai Jiao Tong University,Carnegie Mellon University (CMU)
- Τύπος οργανισμού
- Industry,Academia,Academia
- Χώρα
- China, United States of America
- Δημοσιευμένο
- 27 October 2025
- Συγγραφείς
- Siyuan Wang, Gaokai Zhang, Li Lyna Zhang, Ning Shang, Fan Yang, Dongyao Chen, Mao Yang
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Language
- Εργασία
- Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning
- Βασικό μοντέλο
- Qwen2.5-14B
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- παράμετροι
- 14B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
14B
"Batch sizes are set to 512 for 7B model and 256 for 14B model" "a maximum output length of 4,096 tokens and longcontext inputs of ∼ 16K" "We train for 168 steps in Stage I and 150 steps in Stage II" "After Stage I, we generate eight rollouts per example using the best checkpoint"
Η εκπαίδευση run
Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.
- Υλικό εκπαίδευσης
- AMD Instinct MI300X
- χρησιμοποιούμενα τσιπ
- 8
- Κατανάλωση ενέργειας
- 11.7 kW
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.
- Βάρη
- Closed — provider access only
- Πρόσβαση μοντέλου
- Unreleased
- Κωδικός εκπαίδευσης
- Open (non-commercial)
"We have made extensive efforts to ensure the reproducibility of our work. Details of the GRPO algorithm and hyperparameters are provided in Section 3.2.1 and Section 4.1. We provide our training prompt template in Appendix A.2. The datasets used in our experiments are described in Table 1. To further facilitate reproducibility, the supplementary materials include (i) our RL training code, (ii) the code for synthesizing KeyChain data, and (iii) several representative samples of the synthesized K…
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- LoongRL: Reinforcement Learning for Advanced Reasoning over Long Contexts
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Από πού προήλθε
LoongRL 14B δημοσιεύθηκε από Microsoft Research Asia,Shanghai Jiao Tong University,Carnegie Mellon University (CMU), στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια October 2025. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως industry,Academia,Academia.
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning.
Βασίζεται σε Qwen2.5-14B. Οι περισσότεροι μοντέλα σε αυτή την κλίμακα προσαρμόζονται από μια υπάρχουσα βάση παρά κατασκευάζονται από το μηδέν.
Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί ποτέ, οπότε μπορεί να προσεγγιστεί μόνο μέσω του παρόχου του. Καμία κάρτα γραφικών δεν αλλάζει αυτό.
Απαντήσεις
LoongRL 14B — κοινές ερωτήσεις
LoongRL 14B— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.
LoongRL 14B— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Κανένα. Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο - τα βάρη του δεν δημοσιεύθηκαν ποτέ, οπότε δεν μπορεί να κατέβει ή να εκτελεστεί σε δικό σας υλικό σε καμία τιμή. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του.
LoongRL 14B— είναι ανοιχτού κώδικα;
Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.
LoongRL 14B— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 14B. 14B. Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.
LoongRL 14B— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Microsoft Research Asia,Shanghai Jiao Tong University,Carnegie Mellon University (CMU), βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry,Academia,Academia.
LoongRL 14B— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε October 2025.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.