ChunkLlama2-13B
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
- Alibaba,The University of Hong Kong,Fudan University
- Typ organizacji
- Industry,Academia,Academia
- Kraj
- China, Hong Kong
- Opublikowany
- 29 May 2024
- Autorzy
- Chenxin An, Fei Huang, Jun Zhang, Shansan Gong, Xipeng Qiu, Chang Zhou, Lingpeng Kong
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation, Question answering
- 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
- 256,000,000 tokens
same as base model
The training dataset is sourced from ShareGPT and AlpacaGPT (Taori et al., 2023). For the data derived from ShareGPT, we specifically curate a subset by extracting responses generated by GPT-4, and dialogues that exceed 4k tokens in length. This selection results in a compilation of 5,405 training instances. We further finetune Llama2 with over 16k steps with a batch size of 1. prompt length 16k tokens ->16000 steps*16000 tokens= 256000000 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.
- Jak to zostało ustalone
- Hardware,Operation counting
- Dostosowywanie obliczeń
- 2 × 10¹⁹ FLOP
6 FLOP/parameter/token * 13000000000 parameters * 256000000 tokens = 19968000000000000000 FLOP 312000000000000 FLOP/GPU/sec * 60 GPU-hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 20217600000000000000 FLOP sqrt(19968000000000000000*20217600000000000000) = 2.0092412e+19
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA A100 SXM4 80 GB
- Czas-chip
- 60
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
Apache 2.0 https://github.com/HKUNLP/ChunkLlama
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
- Training-Free Long-Context Scaling of Large Language Models
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Tło
ChunkLlama2-13B został opublikowany przez Alibaba,The University of Hong Kong,Fudan University, w kraju zapisanym jako China, podczas May 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to industry,Academia,Academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering.
Opiera się na Llama 2-13B. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Szkolenie i pochodzenie
Trening zużył korpus około 256,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
ChunkLlama2-13B — częste pytania
ChunkLlama2-13B— 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.
ChunkLlama2-13B— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
ChunkLlama2-13B— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 13B. same as base model. 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.
ChunkLlama2-13B— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Alibaba,The University of Hong Kong,Fudan University, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia,Academia.
ChunkLlama2-13B— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w May 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
ChunkLlama2-13B— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
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.