Hybrid-Phi-Mamba-1.5B
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Carnegie Mellon University (CMU),Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Cartesia
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia,Industry
- Paese
- United States of America, United Arab Emirates
- Pubblicato
- 19 August 2024
- Autori
- Aviv Bick, Kevin Y. Li, Eric P. Xing, J. Zico Kolter, Albert Gu
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling/generation
- Modello di base
- Phi-1.5
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 1.5B
- Dati di addestramento
- 5,000,000,000 tokens
"We distill the Phi-1.5-1.3B model into Phi-Mamba1.5B as well as Hybrid-Phi-Mamba-1.5B" (https://arxiv.org/pdf/2408.10189, page 8).
"The Hybrid-PhiMamba-1.5B is distilled on a budget of 5 billion tokens from the same dataset."
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 1.2 × 10²¹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
- Addestramento fine
- 4.5 × 10¹⁹ FLOP
1.17e+21 FLOP [base model compute] + 4.5e+19 FLOP [finetune compute] = 1.215e+21 FLOP
6 FLOP / parameter / token * 1.5 * 10^9 parameters * 5 * 10^9 tokens = 4.5e+19 FLOP
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Transformers to SSMs: Distilling Quadratic Knowledge to Subquadratic Models
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Hybrid-Phi-Mamba-1.5B è stato pubblicato da Carnegie Mellon University (CMU),Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Cartesia, nel paese registrato come United States of America, durante August 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Academia,Industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation.
Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, Phi-1.5. La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Addestramento e provenienza
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 1.2 × 10²¹ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il set di addestramento si aggirava attorno a 5,000,000,000 token di testo
Risposte
Hybrid-Phi-Mamba-1.5B — domande comuni
Hybrid-Phi-Mamba-1.5B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.2 × 10²¹ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
Hybrid-Phi-Mamba-1.5B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Hybrid-Phi-Mamba-1.5B— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Hybrid-Phi-Mamba-1.5B— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 1.5B. "We distill the Phi-1.5-1.3B model into Phi-Mamba1.5B as well as Hybrid-Phi-Mamba-1.5B" (https://arxiv.org/pdf/2408.10189, page 8). Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Hybrid-Phi-Mamba-1.5B— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Carnegie Mellon University (CMU),Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Cartesia, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Industry.
Hybrid-Phi-Mamba-1.5B— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in August 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
Hybrid-Phi-Mamba-1.5B— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.