Apollo 3B
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
- Meta AI,Stanford University
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 13 December 2024
- Autori
- 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
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Video, Language, Multimodal
- Compito
- Video description
- Modello di base
- SigLIP 400M,Qwen2.5-3B
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
- 3B
- Dati di addestramento
- 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…
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA A100
- Chip utilizzati
- 128
- Consumo energetico
- 100.7 kW
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
- Apollo: An Exploration of Video Understanding in Large Multimodal Models
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
Apollo 3B è stato pubblicato da Meta AI,Stanford University, nel paese registrato come United States of America, durante December 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,Academia.
Funziona nel dominio di Video, Language, Multimodal, ed è registrato come eseguire il compito di video description.
Costruisce su SigLIP 400M,Qwen2.5-3B. 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.
Risposte
Apollo 3B — domande comuni
Apollo 3B— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Meta AI,Stanford University, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia.
Apollo 3B— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in December 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.
Apollo 3B— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Video, Language, Multimodal, e viene registrato come gestire il compito di video description. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
Apollo 3B— 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.
Apollo 3B— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Apollo 3B— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 3B. "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. 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.
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.