Llama-SEA-LION-v2-8B

Pesos cerrados 8B parámetros July 2024

Sin estimación

Sin requisitos de hardware para este modelo

Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..

En registro

especificación completa

Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..

Origen

Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.

Publicado
31 July 2024
Autores
Lalita Lowphansirikul, Charin Polpanumas, Nawat Jantrakulchai, Sarana Nutanong

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

parámetros
8B
Datos de entrenamiento
48,000,000,000 tokens

Continued pretraining (CPT): 4.8e10 tokens Instruction tuning (v2-8B-IT): 1.5e5 tokens

Cómputo de entrenamiento

La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.

Cómputo de entrenamiento
8.8 × 10²¹ FLOP

172800*64*1.979e15*0.40=8.75e21

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Confianza de registro
Likely

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Última actualización
28 November 2025

Qué significan los números

De dónde vino

Llama-SEA-LION-v2-8B fue publicado por its authors, durante July 2024.

Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.

Qué se necesitó para construirlo

El entrenamiento consumió alrededor de 8.8 × 10²¹ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 48,000,000,000 tokens de texto

Respuestas

Llama-SEA-LION-v2-8B — preguntas comunes

01

Llama-SEA-LION-v2-8B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en July 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.

02

Llama-SEA-LION-v2-8B— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 8.8 × 10²¹ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.

03

Llama-SEA-LION-v2-8B— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.

04

Llama-SEA-LION-v2-8B— ¿Es de código abierto?

La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.

05

Llama-SEA-LION-v2-8B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 8B. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

La otra dirección

¿Mirándolo desde el otro lado?

Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.