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the model is underrated , are you trying to fly under the radar ?

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
15/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python

Direzione di ricerca

Inizia esaminando il paper, le demo attuali e la configurazione di training indicata di 1024 GPUs per 42 giorni. L’issue non identifica file, entry point, un’ottimizzazione specifica o criteri di accettazione, quindi è necessario chiarire la modifica prevista e la definizione di completato prima dell’implementazione.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

MOVA training 1024 GPUs for 42 days (~43 000 GPU‑days). and you don't bother to optimize and get your model out there on reddit and forums .
i'm reading the paper and this model should give more than even the demos you have don't reflect it's true power

"Computational Resources. All three phases run on 1024 GPUs (128 nodes, 8 GPUs per node). For 360p
training (Phases 1–2), we use CP=8, yielding effective batch size 128. For 720p fine-tuning (Phase 3), increased
sequence length requires CP=16, reducing effective batch size to 64. The complete training spans 42 days,
totaling approximately 43,000 GPU-days. "

Lingua principale
Python
Stelle
1.1k
Fork
95
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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