Llama 2-34B
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.
- Organización
- Meta AI
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 18 July 2023
- Autores
- Hugo Touvron, Louis Martin, Kevin Stone, Peter Albert, Amjad Almahairi, Yasmine Babaei, Nikolay Bashlykov, Soumya Batra, Prajjwal Bhargava, Shruti Bhosale, Dan Bikel, Lukas Blecher, Cristian Canton Ferrer, Moya Chen, Guillem Cucurull, David Esiobu, Jude Fernandes, Jeremy Fu, Wenyin Fu, Brian Fuller, Cynthia Gao, Vedanuj Goswami, Naman Goyal, Anthony Hartshorn, Saghar Hosseini, Rui Hou, Hakan Inan,…
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling
- Enfoque
- Supervised
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
- 34B
- Datos de entrenamiento
- 2,000,000,000,000 tokens
- Épocas
- 1
- Tamaño de lote
- 4,000,000
Llama has been released in 7B, 13B, 34B, and 70B variants.
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
- 4.1 × 10²³ FLOP
- Cómo se estableció
- Hardware,Operation counting
All models sizes trained on 2.0T tokens, per table 1 2T * 34b * 6 = 4.08e23 Also trained on 1038336 A100-hours, which is 3.5e23 at 30% utilization. So the utilization was probably around 35%.
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA A100 SXM4 80 GB
- Costo de cómputo
- $600,470
- Centro de datos
- Meta’s Research Super Cluster
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Probablemente por encima de 10²³ FLOP
- Yes
- Por qué se rastrea
- Highly cited
- Confianza de registro
- Confident
- Citas
- 16,911
Model has been open-sourced and frequently downloaded. The paper claims that Llama 2 is the current best open-source chat model as of its release date.
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
Llama 2-34B fue publicado por Meta AI, en el país registrado como United States of America, durante July 2023. Sale de una organización categorizada como industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Entrenamiento y procedencia
Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 4.1 × 10²³ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 2,000,000,000,000 tokens de texto
La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: highly cited.
Respuestas
Llama 2-34B — preguntas comunes
Llama 2-34B— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Llama 2-34B— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 34B. Llama has been released in 7B, 13B, 34B, and 70B variants. 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.
Llama 2-34B— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Meta AI, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Llama 2-34B— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en July 2023. 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.
Llama 2-34B— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
Llama 2-34B— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 4.1 × 10²³ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA A100 SXM4 80 GB. 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.
Llama 2-34B— ¿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.
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.