TAIWAN-LLM 13B

Gesloten gewichten National Taiwan University 13B parameters November 2023

Geen schatting

Geen hardware-eisen voor dit model

De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie
National Taiwan University
Organisatietype
Academia
Land
Taiwan
Gepubliceerd
23 November 2023
Auteurs
Yen-Ting Lin, Yun-Nung Chen

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein
Language
Taak
Chat
Basis model
Llama 2-13B

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters
13B
Training gegevens
tokens

De trainingsrun

Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.

Training hardware
NVIDIA H100 SXM5 80GB
Gebruikte chips
48
Stroomverbruik
66.6 kW

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Record vertrouwen
Confident
Citaties
34

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie
"TAIWAN-LLM: Bridging the Linguistic Divide with a Culturally Aligned Language Model"
Laatst bijgewerkt
25 May 2026

Wat de cijfers betekenen

Wat dit model is

TAIWAN-LLM 13B werd gepubliceerd door National Taiwan University, in het land geregistreerd als Taiwan, tijdens November 2023. De categorie waaronder de uitgever valt is academia.

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van chat.

Het bouwt voort op Llama 2-13B. Dat is de gebruikelijke manier waarop een gespecialiseerd model wordt geproduceerd.

Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.

Antwoorden

TAIWAN-LLM 13B — veelgestelde vragen

01

TAIWAN-LLM 13B— is het open-source?

De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.

02

TAIWAN-LLM 13B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 13B. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

03

TAIWAN-LLM 13B— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door National Taiwan University, gebaseerd op Taiwan, een organisatie geclassificeerd als academia.

04

TAIWAN-LLM 13B— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in November 2023. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

05

TAIWAN-LLM 13B— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van chat. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.

06

TAIWAN-LLM 13B— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 25 May 2026

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.