Agent Q

Zárt súlyok Stanford University 70B Paraméterek August 2024

Nincs becslés

Nincs hardver követelmény ennek a modellnek

A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet
Stanford University
Szervezet típusa
Academia
Ország
United States of America
Közölt
13 August 2024
Szerzők
Pranav Putta, Edmund Mills, Naman Garg, Sumeet Motwani, Chelsea Finn, Divyansh Garg, Rafael Rafailov

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Other

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek
70B

For OpenTable experiments, we use the LLaMA-3-70B-Instruct model as the initial policy

Képzési adatok
tokens

600 successful trajectories used for RFT, OpenTable

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Confident
Hivatkozások
187

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Agent Q: Advanced Reasoning and Learning for Autonomous AI Agents
Utoljára frissítve
25 May 2026

Mit jelentenek a számok

Háttér

Agent Q ki lett adva által Stanford University, az országban rögzítve mint United States of America, alatt August 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.

Működik a területen a Other.

Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.

Válaszok

Agent Q — gyakori kérdések

01

Agent Q— Mire használják?

Működik a területen a Other. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

02

Agent Q— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.

03

Agent Q— Nyílt forráskódú?

A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.

04

Agent Q— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 70B. For OpenTable experiments, we use the LLaMA-3-70B-Instruct model as the initial policy. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

05

Agent Q— Ki készítette ezt?

Kiadta Stanford University, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.

06

Agent Q— Mikor adták ki?

Kibocsátották a August 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 25 May 2026

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..