Apollo 1.5B
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
- Meta AI,Stanford University
- Szervezet típusa
- Industry,Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 13 December 2024
- Szerzők
- Orr Zohar, Xiaohan Wang, Yann Dubois, Nikhil Mehta, Tong Xiao, Philippe Hansen-Estruch, Licheng Yu, Xiaofang Wang, Felix Juefei-Xu, Ning Zhang, Serena Yeung-Levy, Xide Xia
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Video, Language, Multimodal
- Feladat
- Video description
- Alapmodell
- SigLIP 400M,Qwen2.5-1.5B
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
- 1.5B
- Képzési adatok
- tokens
"We employed the Qwen2.5 (Yang et al., 2024) series of Large Language Models (LLMs) at varying scales to serve as the backbone for Apollo. Specifically, we utilized models with 1.5B, 3B, and 7B parameters. Following our analysis in Sec. 4, we used a SigLIP-SO400M (Zhai et al., 2023) encoder combined with an InternVideo2 (Wang et al., 2024d) video encoder" there is a confusion with Qwen2.5 link - it points to Qwen 2 paper instead of Qwen 2.5 release notes
1. Alignment: In this phase, we trained on a 198K mixture of 50/50 image and video captions. 2. Vision Pretraining: We tuned the encoders using a video-only caption dataset of 396K samples. 3. Supervised Fine-tuning (SFT): We trained on a mixture of text, image, multi-image, and video data, with a total of 3.2 million samples. 3200000 videos *36%*~40 sec*~128 tokens / sec = 5898240000 video tokens during SFT assuming about the same amount of image and text tokens. total size of the dataset was…
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
- 128
- Teljesítményfogyasztás
- 100.7 kW
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
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.
- Referencia
- Apollo: An Exploration of Video Understanding in Large Multimodal Models
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
Apollo 1.5B ki lett adva által Meta AI,Stanford University, az országban rögzítve mint United States of America, alatt December 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry,Academia.
Működik a területen a Video, Language, Multimodal, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása video description.
Ahelyett, hogy nulláról lenne betanítva, az származik SigLIP 400M,Qwen2.5-1.5B. A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Válaszok
Apollo 1.5B — gyakori kérdések
Apollo 1.5B— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 1.5B. "We employed the Qwen2.5 (Yang et al., 2024) series of Large Language Models (LLMs) at varying scales to serve as the backbone for Apollo. Specifically, we utilized models with 1.5B, 3B, and 7B parameters. Following our analysis in Sec. 4, we used a SigLIP-SO400M (Zhai et al., 2023) encoder combined with an InternVideo2 (Wang et al., 2024d) video encoder" there is a confusion with Qwen2.5 link - it points to Qwen 2 paper instead of Qwen 2.5 release notes. 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.
Apollo 1.5B— Ki készítette ezt?
Kiadta Meta AI,Stanford University, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia.
Apollo 1.5B— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Apollo 1.5B— Mire használják?
Működik a területen a Video, Language, Multimodal, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot video description. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Apollo 1.5B— 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.
Apollo 1.5B— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
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..