Apollo 1.5B
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su 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 costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Video, Language, Multimodal
- Compito
- Video description
- Base model
- SigLIP 400M,Qwen2.5-1.5B
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Parametri
- 1.5B
- 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…
Il training run
Cosa è stato fisicamente necessario per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha richiesto dalla rete elettrica.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA A100
- Chips used
- 128
- Consumo energetico
- 100.7 kW
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e eseguirlo sul tuo hardware, il che decide se una delle cifre della scheda grafica su questa pagina si applica.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Registrare 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 1.5B was published by Meta AI,Stanford University, in United States of America, in December 2024. It comes out of industry,Academia.
It works in Video, Language, Multimodal, and is recorded as doing video description.
It is derived from SigLIP 400M,Qwen2.5-1.5B rather than trained from scratch, which is the usual way a specialised model is produced.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Risposte
Apollo 1.5B — Domande frequenti
How many parameters does Apollo 1.5B have?
Apollo 1.5B has 1.5B parameters. "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. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Apollo 1.5B?
Apollo 1.5B was published by Meta AI,Stanford University, based in United States of America, categorised as industry,Academia.
When was Apollo 1.5B released?
Apollo 1.5B was published in December 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Apollo 1.5B used for?
Apollo 1.5B works in Video, Language, Multimodal, and is recorded as handling video description. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run Apollo 1.5B?
None. Apollo 1.5B is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Apollo 1.5B open source?
No. Apollo 1.5B has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.