Xinyu
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Zhejiang University (ZJU),Institute for Advanced Algorithms Research,Northeastern University (China),China Telecom,State Key Laboratory of Media Convergence Production Technology and Systems
- Typ organizacji
- Academia,Academia,Academia,Industry,Academia
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 23 August 2024
- Autorzy
- Yiquan Wu, Bo Tang, Chenyang Xi, Yu Yu, Pengyu Wang, Yifei Liu, Kun Kuang, Haiying Deng, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Jie Hu, Peng Cheng, Zhonghao Wang, Yi Wang, Yi Luo, Mingchuan Yang
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation
- Model bazowy
- Llama 2-13B
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 13B
- Dane treningowe
- 500,000,000 tokens
"we continued pre-training on LLaMA13B using a corpus comprising 500B tokens, which contains both English and Chinese corpus."
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Jak to zostało ustalone
- Hardware,Operation counting
- Dostosowywanie obliczeń
- 2.9 × 10²² FLOP
pre-training: 312000000000000 FLOP / GPU / sec [A800 80GB reported, bf 16 assumed] * 128 GPUs * 20 days * 24 hours / day * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 2.0702822e+22 FLOP SFT: 312000000000000 FLOP / GPU / sec [A800 80GB reported, bf 16 assumed] * 8 GPUs * 2 days * 24 hours / day * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.2939264e+20 FLOP Total: 2.0832215e+22 FLOP 6 FLOP / token / parameter * 13 * 10^9 parameters * 500 * 10^9 tokens = 3.9e+22 FLOP sqrt(3.9e+22*2.083…
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA A800 PCIe 80 GB
- Zastosowane chipy
- 128
- Czas rzeczywisty
- 528 hours (22 days)
- Pobór mocy
- 63.1 kW
"The continued pre-training phase lasted 20 days on 128 Nvidia A800 80G GPUs, while the supervised fine-tuning (SFT) process took 2 days on 8 Nvidia A800 80G GPUs."
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 5
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Xinyu: An Efficient LLM-based System for Commentary Generation
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
Xinyu został opublikowany przez Zhejiang University (ZJU),Institute for Advanced Algorithms Research,Northeastern University (China),China Telecom,State Key Laboratory of Media Convergence Production Technology and Systems, w kraju zapisanym jako China, podczas August 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia,Academia,Academia,Industry,Academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation.
Opiera się na Llama 2-13B. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Jak to zostało wytrenowane
Został wytrenowany na korpusie około 500,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
Xinyu — częste pytania
Xinyu— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Zhejiang University (ZJU),Institute for Advanced Algorithms Research,Northeastern University (China),China Telecom,State Key Laboratory of Media Convergence Production Technology and Systems, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Academia,Industry,Academia.
Xinyu— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w August 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Xinyu— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Xinyu— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
Xinyu— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Xinyu— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 13B. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.