OtterHD-8B
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
- Nanyang Technological University
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Singapore
- Közölt
- 7 November 2023
- Szerzők
- Bo Li, Peiyuan Zhang, Jingkang Yang, Yuanhan Zhang, Fanyi Pu, Ziwei Liu
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Multimodal, Vision, Language
- Feladat
- Chat, Visual question answering
- Alapmodell
- Fuyu-8B
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
- 8B
- Képzési adatok
- 200,540,000 tokens
- Epochok
- 3
8B
"We compiled a total of 370K instruction/response pairs sourced from the follow- ing public datasets: LLaVA-Instruct [ 30], VQAv2 [2], GQA [ 23 ], OKVQA [ 36 ], OCRVQA [38 ], A-OKVQA [ 45], COCO-GOI [33 ], COCO-Caption [ 10], TextQA [ 48], RefCOCO [58], COCO-ITM [ 28 ], ImageNet [17 ], and LLaVA-RLHF [ 51 ]."
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.
- Finomhangolás számítás
- 2.4 × 10¹⁹ FLOP
flops = (8) * (312 * 10**12) * (3 * 3 * 3600) * (0.3) = 2.4e19 (num gpu) * (peak flops) * (time in seconds) * (assumed utilization rate) 'Our implementation permits the completion of full-parameter training within 3 hours per epoch on 8×A100 GPUs. ' Table 4 indicates 3 epochs for the full finetune.
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA A100
- Használt chipek
- 8
- Chip-óra
- 24
- Fali óra idő
- 9 hours
- Teljesítményfogyasztás
- 6.3 kW
3 hours per epoch over 3 epochs: 9 hours
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 85
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- OtterHD: A High-Resolution Multi-modality Model
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
OtterHD-8B ki lett adva által Nanyang Technological University, az országban rögzítve mint Singapore, alatt November 2023. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia.
Működik a területen a Multimodal, Vision, Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása chat, Visual question answering.
A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, Fuyu-8B. Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Képzés és származás
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 200,540,000 szöveg tokenjei
Válaszok
OtterHD-8B — gyakori kérdések
OtterHD-8B— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
OtterHD-8B— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 8B. 8B. 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.
OtterHD-8B— Ki készítette ezt?
Kiadta Nanyang Technological University, alapján Singapore, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
OtterHD-8B— Mikor adták ki?
Kibocsátották a November 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
OtterHD-8B— Mire használják?
Működik a területen a Multimodal, Vision, Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot chat, Visual question answering. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
OtterHD-8B— 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.
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..