VARCO LLM 2.0 small Finetuning

Zamknięte wagi NCSOFT 7B parametry August 2023

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
NCSOFT
Typ organizacji
Industry
Kraj
Korea (Republic of)
Opublikowany
16 August 2023

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Language
Zadanie
Language modeling/generation, Chat, Text summarization, Translation, Question answering

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry
7B
Dane treningowe
1,600,000,000,000 tokens

https://ncsoft.github.io/ncresearch/varco-llm-details/

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
6.7 × 10²² FLOP

=1600000000000*6*7000000000=6.72 × 10^22

Jak to zostało ustalone
Operation counting

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
API access

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
VARCO LLM 2.0 is NCSOFT's large language model that can be applied to the development of natural language processing-based AI services.
Ostatnio zaktualizowane
28 November 2025

Co oznaczają liczby

Co to jest model?

VARCO LLM 2.0 small Finetuning został opublikowany przez NCSOFT, w kraju zapisanym jako Korea (Republic of), podczas August 2023. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Chat, Text summarization, Translation, Question answering.

Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.

Jak to zostało wytrenowane

Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 6.7 × 10²² FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Trening zużył korpus około 1,600,000,000,000 Tokeny tekstu.

Odpowiedzi

VARCO LLM 2.0 small Finetuning — częste pytania

01

VARCO LLM 2.0 small Finetuning— 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.

02

VARCO LLM 2.0 small Finetuning— czy jest open weight?

Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.

03

VARCO LLM 2.0 small Finetuning— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 7B. 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.

04

VARCO LLM 2.0 small Finetuning— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez NCSOFT, oparty na Korea (Republic of), organizacja sklasyfikowana jako industry.

05

VARCO LLM 2.0 small Finetuning— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w August 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

06

VARCO LLM 2.0 small Finetuning— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Chat, Text summarization, Translation, Question answering. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

07

VARCO LLM 2.0 small Finetuning— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 6.7 × 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.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

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.