Samba 3.8B
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
- Microsoft,University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC)
- Typ organizacji
- Industry,Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 11 June 2024
- Autorzy
- Liliang Ren, Yang Liu, Yadong Lu, Yelong Shen, Chen Liang, Weizhu Chen
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 3.8B
- Dane treningowe
- tokens
- Epoki
- 1
3.8B, table 10
3.2T tokens
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.
- Obliczenia treningowe
- 7.3 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
"We scale SAMBA with 421M, 1.3B, 1.7B and up to 3.8B parameters. In particular, the largest 3.8B base model pre-trained with 3.2T tokens achieves a 71.2 score for MMLU [HBB+21], 54.9 for HumanEval [CTJ+21], and 69.6 for GSM8K" 3.8B * 3.2T * 6 = 7.3e22
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
- Open source
training code: https://github.com/microsoft/Samba
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Samba: Simple Hybrid State Space Models for Efficient Unlimited Context Language Modeling
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
Samba 3.8B został opublikowany przez Microsoft,University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC), w kraju zapisanym jako United States of America, podczas June 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry,Academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Szkolenie i pochodzenie
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 7.3 × 10²² FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
Samba 3.8B — częste pytania
Samba 3.8B— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Samba 3.8B— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 3.8B. 3.8B, table 10. 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.
Samba 3.8B— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Microsoft,University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC), oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia.
Samba 3.8B— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w June 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Samba 3.8B— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Samba 3.8B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 7.3 × 10²² FLOP. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
Samba 3.8B— 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.
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.