Open-Assistant Llama2 70B SFT v10 Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη 70B παράμετροι August 2023

Κάθε κάρτα παρακάτω αξιολογείται σύμφωνα με αυτό το μοντέλο στη διάρκεια συμφραζομένων και την ελάχιστη ποιότητα που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το εύρος ζώνης μνήμης της κάρτας και το μέγεθος του μοντέλου μόλις συμπιεστεί..

Υπολογίστηκε για αυτό το μοντέλο

61 κάρτες που μπορούν να το τρέξουν

818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για

Η μικρότερη κάρτα που χωράει

A100 PCIe 40 GB

40 GB · IQ4_XS · 23.2 tok/s

Ταχύτερη κάρτα

B200

48.4 tok/s · 180 GB

Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν Open-Assistant Llama2 70B SFT v10?

Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση

Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..

Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.

61 οι κάρτες ταιριάζουν

Υπολογισμός
Χρειάζεται Ποσοτικοποίηση Καλά
48.4 tok/s

41–58

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 72.5 GB Q8_0 Άνετο
48.4 tok/s

41–58

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 72.5 GB Q8_0 Άνετο
38.7 tok/s

23–62 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 72.5 GB Q8_0 Άνετο
38.7 tok/s

23–62 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 72.5 GB Q8_0 Άνετο
30.9 tok/s

19–49 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 72.5 GB Q8_0 Άνετο
29.6 tok/s

25–36

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 72.5 GB Q8_0 Άνετο
29.6 tok/s

25–36

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 72.5 GB Q8_0 Άνετο
29.5 tok/s

25–35

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 56.2 GB Q6_K Άνετο
29.5 tok/s

25–35

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 56.2 GB Q6_K Άνετο
28.3 tok/s

17–45 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 72.5 GB Q8_0 Άνετο
26.1 tok/s

22–31

GRID A100B NVIDIA 48 GB 1,870 GB/s May 2020 39.9 GB Q4_K_M Στενά
25.1 tok/s

15–40 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 72.5 GB Q8_0 Άνετο
25.1 tok/s

15–40 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 72.5 GB Q8_0 Άνετο
25.1 tok/s

15–40 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 72.5 GB Q8_0 Άνετο
23.8 tok/s

20–29

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 72.5 GB Q8_0 Στενά
23.2 tok/s

20–28

A100 PCIe 40 GB NVIDIA 40 GB 1,560 GB/s Jun 2020 35.8 GB IQ4_XS Στενά
23.2 tok/s

20–28

A100 SXM4 40 GB NVIDIA 40 GB 1,560 GB/s May 2020 35.8 GB IQ4_XS Στενά
23.2 tok/s

20–28

A800 PCIe 40 GB NVIDIA 40 GB 1,560 GB/s Nov 2022 35.8 GB IQ4_XS Στενά
20.3 tok/s

17–24

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 72.5 GB Q8_0 Στενά
20.3 tok/s

17–24

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 72.5 GB Q8_0 Στενά
20.3 tok/s

17–24

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 72.5 GB Q8_0 Στενά
18.7 tok/s

16–22

RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA 48 GB 1,340 GB/s Mar 2025 39.9 GB Q4_K_M Στενά
17.9 tok/s

15–22

A100 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Nov 2020 56.2 GB Q6_K Άνετο
17.9 tok/s

15–22

A100X NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Jun 2021 56.2 GB Q6_K Άνετο
17.9 tok/s

15–22

A800 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Aug 2022 56.2 GB Q6_K Άνετο

Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για ένα μόνο αίτημα — μία συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την μνήμη, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοτικοποίηση. Η πραγματική διακύμανση έξοδου ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης συμπερασμάτων και την έκδοσή του. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τους προμηθευτές υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..

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.

Δημοσιευμένο
25 August 2023
Συγγραφείς
OpenAssistant

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας
Language
Εργασία
Chat, Language modeling/generation
Βασικό μοντέλο
Llama 2-70B

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
70B

"This model is an Open-Assistant fine-tuning of Meta's Llama2 70B LLM" (https://huggingface.co/OpenAssistant/llama2-70b-oasst-sft-v10).

Δεδομένα εκπαίδευσης
tokens

Εκπαίδευση υπολογιστών

Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.

Ρύθμιση υπολογιστών
1.7 × 10²⁰ FLOP

From https://huggingface.co/OpenAssistant/llama2-70b-oasst-sft-v10: - “Weights & Biases training logs: Stage 1 (1 epoch pretrain-mix, 12k steps), Stage 2 (3 epochs oasst top-1, 519 steps)”. - Stage 1: “Accepted tokens: 375772920”. - Stage 2: “Accepted tokens: 5315368”. Since Llama has dense transformer architecture, the 6ND approximation yields Fine-tuning compute = # of active parameters / forward pass * # of tokens * 6 FLOPS / token * # of epochs = 7e10 parameters * 375772920 tokens * 6 FLOPS…

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
Open — downloadable
Πρόσβαση μοντέλου
Open weights (restricted use)
Κωδικός εκπαίδευσης
Open (restricted use)

llama 2 license (700M MAU cap) https://huggingface.co/OpenAssistant/llama2-70b-oasst-sft-v10 https://github.com/epfLLM/Megatron-LLM

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
Open-Assistant Llama2 70B SFT v10
Τελευταία ενημέρωση
28 November 2025

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν Open-Assistant Llama2 70B SFT v10

Καταταγμένο κατά εκτιμώμενα tokens ανά δευτερόλεπτο, η νέα κάρτα πρώτα όπου οι ταχύτητες ισοφαρίζουν. Επειδή η γενιά εξαρτάται από την μνήμη μπάδνγουθ, αυτή η ταξινόμηση ακολουθεί την μπάδνγουθ παρά οποιοδήποτε benchmark παιχνιδιού..

  1. 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 48.4 tok/s
  2. 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 48.4 tok/s
  3. 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 38.7 tok/s
  4. 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 38.7 tok/s
  5. 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 30.9 tok/s
  6. 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 29.6 tok/s
  7. 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 29.6 tok/s
  8. 08 H800 SXM5 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 29.5 tok/s
  9. 09 H100 SXM5 80 GB 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 29.5 tok/s
  10. 10 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 28.3 tok/s

Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν Open-Assistant Llama2 70B SFT v10

Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..

  1. 01 A800 PCIe 40 GB 40 GB · Χρειάζεται 35.8 GB · IQ4_XS · Στενά 23.2 tok/s
  2. 02 A100 PCIe 40 GB 40 GB · Χρειάζεται 35.8 GB · IQ4_XS · Στενά 23.2 tok/s
  3. 03 A100 SXM4 40 GB 40 GB · Χρειάζεται 35.8 GB · IQ4_XS · Στενά 23.2 tok/s
  4. 04 Radeon PRO W7900D 48 GB · Χρειάζεται 39.9 GB · Q4_K_M · Στενά 9.4 tok/s
  5. 05 RTX PRO 5000 Blackwell 48 GB · Χρειάζεται 39.9 GB · Q4_K_M · Στενά 18.7 tok/s
  6. 06 RTX 5880 Ada Generation 48 GB · Χρειάζεται 39.9 GB · Q4_K_M · Στενά 12.1 tok/s
  7. 07 L20 48 GB · Χρειάζεται 39.9 GB · Q4_K_M · Στενά 12.1 tok/s
  8. 08 Radeon PRO W7800 48 GB 48 GB · Χρειάζεται 39.9 GB · Q4_K_M · Στενά 9.4 tok/s
  9. 09 Radeon PRO W7900 48 GB · Χρειάζεται 39.9 GB · Q4_K_M · Στενά 9.4 tok/s
  10. 10 Data Center GPU Max 1100 48 GB · Χρειάζεται 39.9 GB · Q4_K_M · Στενά 11.2 tok/s

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Τι χρειάζεσαι για να το τρέξεις

Ελάχιστη κάρτα

A100 PCIe 40 GB

Μνήμη που απαιτείται

35.8 GB

Ταχύτερος

48.4 tok/s

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10 φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 70B. Αυτό το τοποθετεί πάνω από το καταναλωτικό υλικό, στην κατηγορία όπου μια ΚΑΡΤΑ αγοράζεται για αυτόν τον σκοπό αντί να επαναχρησιμοποιηθεί γι' αυτό. Ο αριθμός των ΚΑΡΤΩΝ που παρακολουθούμε που μπορούν να το διατηρήσουν: 61.

Ο ελάχιστος εξοπλισμός που λειτουργεί είναι A100 PCIe 40 GB, με χωρητικότητα μνήμης 40 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του IQ4_XS και παράγοντας περίπου 23.2 tokens ανά δευτερόλεπτο

Ο ταχύτερος υπολογισμός που κάνουμε γι 'αυτό είναι B200, γεννά προσεγγιστικά 48.4 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.

Από πού προήλθε

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10 δημοσιεύθηκε από its authors, κατά τη διάρκεια August 2023.

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του chat, Language modeling/generation.

Αντί να εκπαιδευτεί από την αρχή, προέρχεται από Llama 2-70B. Αυτή είναι η συνηθισμένη διαδικασία παραγωγής ενός εξειδικευμένου μοντέλου.

Οι δημοσιευμένοι σταθμισμένοι παράμετροι σημαίνουν ότι το μοντέλο εκτελείται στον υπολογιστή σας αντί για κάποιου άλλου, το οποίο είναι αυτό που καθιστά την ερώτηση για το υλικό παρακάτω απαντήσιμη σε κάθε περίπτωση.

Κατανόηση των ταχυτήτων

Σε κάθε κάρτα που μπορεί να το εκτελέσει, το μέσο της γκάμας βρίσκεται σε 17.1 δεκάδες ανά δευτερόλεπτο 49 τους

Επειδή είναι πυκνό, διαβάζει όλα τα στοιχεία του ανά τοκέν, γι' αυτό και η ταξινόμηση κατά ταχύτητα παρακάτω ακολουθεί τόσο στενά την ταξινόμηση κατά μνήμης πλάτους.

Η διάταξη προσοχής του είναι οργανωμένη στο αρχείο, οπότε οι αριθμοί μνήμης υπολογίζονται ακριβώς αντί για προσεγγιστικά.

Βήμα προς βήμα

Πώς να επιλέξετε μια GPU για Open-Assistant Llama2 70B SFT v10

Ο πίνακας παραπάνω έχει ήδη αξιολογήσει κάθε κάρτα για την οποία έχουμε προδιαγραφές σε σχέση με αυτό το μοντέλο. Η εύρεση της απάντησής σας απαιτεί έξι βήματα.

  1. 01

    Διάβασε πρώτα την εικόνα μνήμης

    Ο πίνακας παραθέτει κάθε κάρτα που μπορεί να κρατήσει Open-Assistant Llama2 70B SFT v10, χρειάζεστε γύρω 35.8 GB σε συμπίεση ενός IQ4_XS. Η Χωρητικότητα είναι η πύλη — μια κάρτα είτε την κρατά είτε δεν την κρατά.

  2. 02

    Ρύθμισε το context length που θα εργαστείς.

    Ρυθμίστε το πλαίσιο σε αυτό που θα χρησιμοποιήσετε πραγματικά. Η μνήμη αυξάνεται με την συνομιλία, και είναι ο συνηθισμένος λόγος που μια κάρτα που φαινόταν εντάξει σταματά να ταιριάζει. Open-Assistant Llama2 70B SFT v10.

  3. 03

    Αποφασίστε πόση συμπίεση θα αποδεχθείτε

    Η στήλη ποσοτικοποίησης διαφέρει ανά κάρτα, διότι μια μεγαλύτερη κάρτα κρατά μια πιο ακριβή αντιγραφή., φτάνοντας σε μια συμπίεση του IQ4_XS στην μικρότερη κάρτα που χωρά. Η ρύθμιση μιας ελάχιστης ποιότητας απορρίπτει τις κάρτες που το διαχειρίζονται μόνο σφίγγοντας περισσότερο από αυτό που θα θέλατε, και διατηρεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.

  4. 04

    Σύγκριση TPS, όχι προδιαγραφές

    Η κατάταξη κατά τους αριθμούς ανά δευτερόλεπτο ακολουθεί την εύρος μνήμης αντί για τον αριθμό πυρήνων, για Open-Assistant Llama2 70B SFT v10. Δεν θα ταιριάξει σε μια παραγγελία παιχνιδιών, επειδή η γενιά περιορίζεται από το memory bandwidth. Η κάρτα που είναι στην κορυφή της λίστας είναι B200, σε 48.4 τοκ/σ.

  5. 05

    Ελέγξτε την απόφαση κατάλληλης εφαρμογής πριν από την αγορά

    Το "Tight" σημαίνει ότι φορτώνει και λειτουργεί χωρίς περιθώριο να αυξηθεί το context αργότερα, στην περίπτωση του Open-Assistant Llama2 70B SFT v10. Άνετο σημαίνει ότι μπορείτε να επεκτείνετε το context αργότερα. Αυτή η διαφορά έχει μεγαλύτερη σημασία από μερικά tokens ανά δευτερόλεπτο, οπότε αγοράστε για άνετο αν το περιμένετε.

  6. 06

    Άνοιξε την κάρτα στην οποία έχεις καταλήξει

    Κάθε σελίδα κάρτας επαναλαμβάνει αυτή τη διαδικασία για κάθε μοντέλο που διαθέτουμε, απαντώντας σε το τι άλλο είναι καλό για το υλικό πέρα από Open-Assistant Llama2 70B SFT v10.

Απαντήσεις

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10 — κοινές ερωτήσεις

01

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του chat, Language modeling/generation. Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.

02

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— πού μπορώ να το κατεβάσω;

Οι παράμετροι είναι δημοσιευμένες, αν και δεν κρατάμε σύνδεσμο αποθετηρίου γι' αυτό. Αυτή η ιστοσελίδα υπολογίζει τις απαιτήσεις υλικού αντί να φιλοξενεί αρχεία μοντέλων.

03

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;

Μόνο μέσω της εκφόρτωσης, η οποία είναι συνήθως μια ψευδής οικονομία: το μέρος που κρατιέται στη μνήμη του συστήματος τραβάει όλο το πράγμα κάτω. Η πλησιέστερη αποτυχία που υπολογίζουμε υπολείπεται κατά 11.1 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.

04

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;

Η ικανότητα προστίθεται σε κάρτες; η απόδοση δεν προστίθεται. Ο αριθμός των καρτών που το κρατούν ήδη μόνες τους: 61. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

05

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;

Κάθε κάρτα εμφανίζεται τρέχοντας την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί να κρατήσει. Ο αριθμός των διακριτών επιπέδων συμπίεσης στις κάρτες που ταιριάζουν σε αυτήν: 4. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.

06

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;

Αυτές είναι εκτιμήσεις με πραγματικά περιθώρια σφάλματος, και οποιαδήποτε από αυτές θα μπορούσε λογικά να βρεθεί οπουδήποτε εντός της δημοσιευμένης περιοχής της, ανάλογα με το ποιο τρέξιμο χρησιμοποιείτε. Το ταχύτερο αποτέλεσμα εδώ: 41–58 tok/s στον B200. Το ίδιο μοντέλο και κάρτα διαφέρουν κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό ανάλογα με το λογισμικό συμπερασμού και την έκδοσή του.

07

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι A100 PCIe 40 GB, με χωρητικότητα μνήμης 40 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της IQ4_XS χρησιμοποιώντας περίπου 35.8 GB, και παράγει περίπου 23.2 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 61.

08

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;

Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 48.4 tokens ανά δευτερόλεπτο; ο πιο αργός που εξακολουθεί να τρέχει διαχειρίζεται σημαντικά λιγότερα. Η ταχύτητα ανάγνωσης είναι γύρω από δέκα tokens ανά δευτερόλεπτο, και ο αριθμός των καρτών που καθαρίζουν αυτό: 49.

09

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— πόσο VRAM χρειάζεται;

Χρειάζεται περίπου 35.8 GB σε συμπίεση IQ4_XS, ποια είναι η μικρότερη κάρτα που το τρέχει. Λιγότερη συμπίεση χρειάζεται περισσότερα: οι αριθμοί στη στήλη μνήμης παραπάνω υπολογίζονται ξανά για κάθε κάρτα, επειδή κάθε μία κρατά την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί.

10

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— είναι ανοιχτού κώδικα;

Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.

11

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 70B. "This model is an Open-Assistant fine-tuning of Meta's Llama2 70B LLM" (https://huggingface.co/OpenAssistant/llama2-70b-oasst-sft-v10). 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.

12

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε August 2023. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 28 November 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.

Όλα τα μοντέλα AI