ChunkLlama2-13B
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Alibaba,The University of Hong Kong,Fudan University
- Type d'organisation
- Industry,Academia,Academia
- Pays
- China, Hong Kong
- Publié
- 29 May 2024
- Auteurs
- Chenxin An, Fei Huang, Jun Zhang, Shansan Gong, Xipeng Qiu, Chang Zhou, Lingpeng Kong
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Language modeling/generation, Question answering
- Modèle de base
- Llama 2-13B
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 13B
- Données d'entraînement
- 256,000,000 tokens
same as base model
The training dataset is sourced from ShareGPT and AlpacaGPT (Taori et al., 2023). For the data derived from ShareGPT, we specifically curate a subset by extracting responses generated by GPT-4, and dialogues that exceed 4k tokens in length. This selection results in a compilation of 5,405 training instances. We further finetune Llama2 with over 16k steps with a batch size of 1. prompt length 16k tokens ->16000 steps*16000 tokens= 256000000 tokens
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Comment cela a été établi
- Hardware,Operation counting
- Ajustement fin des calculs
- 2 × 10¹⁹ FLOP
6 FLOP/parameter/token * 13000000000 parameters * 256000000 tokens = 19968000000000000000 FLOP 312000000000000 FLOP/GPU/sec * 60 GPU-hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 20217600000000000000 FLOP sqrt(19968000000000000000*20217600000000000000) = 2.0092412e+19
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA A100 SXM4 80 GB
- Heures de puce
- 60
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Open source
Apache 2.0 https://github.com/HKUNLP/ChunkLlama
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Training-Free Long-Context Scaling of Large Language Models
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Contexte
ChunkLlama2-13B a été publié par Alibaba,The University of Hong Kong,Fudan University, dans le pays enregistré comme China, durant May 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry,Academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Question answering.
Il s'appuie sur Llama 2-13B. C'est la façon habituelle de produire un modèle spécialisé.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Entraînement et provenance
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 256,000,000 jetons de texte
Réponses
ChunkLlama2-13B — questions courantes
ChunkLlama2-13B— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
ChunkLlama2-13B— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
ChunkLlama2-13B— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 13B. same as base model. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
ChunkLlama2-13B— qui l'a créé ?
Il a été publié par Alibaba,The University of Hong Kong,Fudan University, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry,Academia,Academia.
ChunkLlama2-13B— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans May 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
ChunkLlama2-13B— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.