Hyena 1.3B
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
- Stanford University,University of Montreal / Université de Montréal,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms)
- Type d'organisation
- Academia,Academia,Academia
- Pays
- United States of America, Canada
- Publié
- 21 February 2023
- Auteurs
- Michael Poli, Stefano Massaroli, Eric Nguyen, Daniel Y. Fu, Tri Dao, Stephen Baccus, Yoshua Bengio, Stefano Ermon, Christopher Ré
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
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
- 1.3B
- Données d'entraînement
- tokens
- Taille de lot
- 256
Only trained for 5B tokens (The Pile itself is larger)
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.
- Calcul de formation
- 4.8 × 10¹⁹ FLOP
- Comment cela a été établi
- Comparison with other models
1.3e19 for the 355M version at 5B tokens. Scaling linearly to 1.3B parameters would be 4.76e19 FLOP
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
- Chips utilisés
- 8
- Consommation d'énergie
- 6.4 kW
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
- Unreleased
apache 2.0 https://github.com/HazyResearch/safari (the repo doesn't seem to contain Hyena 1.3B)
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
- Likely
- Citations
- 497
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Hyena Hierarchy: Towards Larger Convolutional Language Models
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Hyena 1.3B a été publié par Stanford University,University of Montreal / Université de Montréal,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms), dans le pays enregistré comme United States of America, durant February 2023. L'organisation de publication est catégorisée comme academia,Academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation.
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 environ 4.8 × 10¹⁹ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Réponses
Hyena 1.3B — questions courantes
Hyena 1.3B— 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.
Hyena 1.3B— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 1.3B. 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.
Hyena 1.3B— qui l'a créé ?
Il a été publié par Stanford University,University of Montreal / Université de Montréal,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms), basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Academia,Academia.
Hyena 1.3B— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans February 2023. 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.
Hyena 1.3B— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
Hyena 1.3B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 4.8 × 10¹⁹ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
Hyena 1.3B— 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.
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.