RFM-1
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
- Covariant
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 11 March 2024
- Autorzy
- Andrew Sohn, Anusha Nagabandi, Carlos Florensa, Daniel Adelberg, Di Wu, Hassan Farooq, Ignasi Clavera, Jeremy Welborn, Juyue Chen, Nikhil Mishra, Peter Chen, Peter Qian, Pieter Abbeel, Rocky Duan, Varun Vijay, Yang Liu
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Robotics, Vision, Video
- Zadanie
- Robotic manipulation, Image captioning, Video description
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 8B
- Dane treningowe
- tokens
8b
from here https://covariant.ai/insights/rfm-1-update-higher-quality-grasp-accuracy/ 5*10^9 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
- 2.4 × 10²⁰ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 5000000000 tokens * 8*10^9 parameters = 2.4e+20 FLOP I am not confident about amount of epochs and whether the model is dense
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
- Likely
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Introducing RFM-1: Giving robots human-like reasoning capabilities
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
RFM-1 został opublikowany przez Covariant, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas March 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Robotics, Vision, Video, i jest zapisany jako wykonujący zadanie robotic manipulation, Image captioning, Video description.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Co poszło w budowę tego
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 2.4 × 10²⁰ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
RFM-1 — częste pytania
RFM-1— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 8B. 8b. 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.
RFM-1— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Covariant, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
RFM-1— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w March 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
RFM-1— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Robotics, Vision, Video, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie robotic manipulation, Image captioning, Video description. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
RFM-1— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.4 × 10²⁰ 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.
RFM-1— 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.
RFM-1— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
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.