LIMA
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
- Meta AI,Carnegie Mellon University (CMU),University of Southern California,Tel Aviv University
- Typ organizacji
- Industry,Academia,Academia,Academia
- Kraj
- United States of America, Israel
- Opublikowany
- 18 May 2023
- Autorzy
- Chunting Zhou, Pengfei Liu, Puxin Xu, Srini Iyer, Jiao Sun, Yuning Mao, Xuezhe Ma, Avia Efrat, Ping Yu, Lili Yu, Susan Zhang, Gargi Ghosh, Mike Lewis, Luke Zettlemoyer, Omer Levy
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Chat, Language modeling/generation
- Model bazowy
- LLaMA-65B
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 65B
- Dane treningowe
- 685,300 tokens
- Epoki
- 15
"We train LIMA (Less Is More for Alignment) using the following protocol. Starting from LLaMa 65B [Touvron et al., 2023], we fine-tune on our 1,000-example alignment training set," according to page 4 of https://arxiv.org/pdf/2305.11206.
The total amount of training data is roughly 750,000 tokens, split over exactly 1,000 sequences.
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
- 5.5 × 10²³ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
- Dostosowywanie obliczeń
- 4.4 × 10²⁰ FLOP
Finetune: 4.39e18 FLOP Base model: 5.5e+23 FLOP Total: 4.39e18+5.5e+23=5.5e+23 FLOP
“The total amount of training data is roughly 750,000 tokens, split over exactly 1,000 sequences,” according to page 2 of https://arxiv.org/pdf/2305.11206. “We train LIMA (Less Is More for Alignment) using the following protocol. Starting from LLaMa 65B [Touvron et al., 2023], we fine-tune on our 1,000-example alignment training set. To differentiate between each speaker (user and assistant), we introduce a special end-of-turn token (EOT) at the end of each utterance; this token plays the same …
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.
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 1,274
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- LIMA: Less Is More for Alignment
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
LIMA został opublikowany przez Meta AI,Carnegie Mellon University (CMU),University of Southern California,Tel Aviv University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas May 2023. Kategoria, do której należy wydawca, to industry,Academia,Academia,Academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie chat, Language modeling/generation.
Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, LLaMA-65B. 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.
Co poszło w budowę tego
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 5.5 × 10²³ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 685,300 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
LIMA — częste pytania
LIMA— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie chat, Language modeling/generation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
LIMA— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 5.5 × 10²³ 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.
LIMA— 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.
LIMA— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
LIMA— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 65B. "We train LIMA (Less Is More for Alignment) using the following protocol. Starting from LLaMa 65B [Touvron et al., 2023], we fine-tune on our 1,000-example alignment training set," according to page 4 of https://arxiv.org/pdf/2305.11206. 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.
LIMA— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Meta AI,Carnegie Mellon University (CMU),University of Southern California,Tel Aviv University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia,Academia,Academia.
LIMA— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w May 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
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.