DeepSeek-LLM-1.3b-base
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
- DeepSeek
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- China
- Közölt
- 5 January 2024
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling/generation
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
- 1.3B
- Képzési adatok
- 500,000,000,000 tokens
1.3b
500B text tokens
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 3.9 × 10²¹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 1.3*10^9 parameters * 500*10^9 tokens = 3.9×10^21 FLOP
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
https://hf.rst.im/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base/discussions/2 "We don't have plans to release the 1.3B model"
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
DeepSeek-LLM-1.3b-base ki lett adva által DeepSeek, az országban rögzítve mint China, alatt January 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 3.9 × 10²¹ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 500,000,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
DeepSeek-LLM-1.3b-base — gyakori kérdések
DeepSeek-LLM-1.3b-base— 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.
DeepSeek-LLM-1.3b-base— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
DeepSeek-LLM-1.3b-base— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 1.3B. 1.3b. 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.
DeepSeek-LLM-1.3b-base— Ki készítette ezt?
Kiadta DeepSeek, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
DeepSeek-LLM-1.3b-base— Mikor adták ki?
Kibocsátották a January 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
DeepSeek-LLM-1.3b-base— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
DeepSeek-LLM-1.3b-base— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 3.9 × 10²¹ FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
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..