OpenDiLoCo 150M

Uzavřené váhy Prime Intellect 150M parametry July 2024

Žádný odhad

Žádné hardwarové požadavky pro tento model

Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace
Prime Intellect
Typ organizace
Industry
Země
United States of America
Publikováno
10 July 2024
Autoři
Sami Jaghouar, Jack Min Ong, Johannes Hagemann

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Language
Úkol
Language modeling/generation, Question answering

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry
150M

"We conduct various experiments using a model with 150 million parameters on a language modeling task using the C4 dataset (Raffel et al., 2019). "

Výcviková data
tokens

"The hyperparameters are consistent with DiLoCoacross experiments: an inner learning rate of 4e−4, 1,000 warm-up steps, 0.1 weight decay, a batch size of 512, a sequence length of 1,024, a learning rate for the Nesterov outer optimizer of 0.7, and Nesterov momentum of 0.9. Similarly, we run the experiments for a total of 88,000 steps." 512*1024*88000=46137344000

Výpočty pro trénink

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Výpočty pro trénink
4.2 × 10¹⁹ FLOP

6ND = 6 FLOP / token / parameter * 150*10^6 parameters * 46137344000 tokens [see dataset size notes] = 4.152361e+19 FLOP

Jak bylo ustanoveno
Operation counting

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti
Closed — provider access only
Přístup k modelu
Unreleased
Tréninkový kód
Open source

https://github.com/PrimeIntellect-ai/OpenDiLoCo Apache 2.0

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry
Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
OpenDiLoCo: An Open-Source Framework for Globally Distributed Low-Communication Training
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

Pozadí

OpenDiLoCo 150M byl zveřejněn Prime Intellect, v zemi zaznamenané jako United States of America, během July 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Question answering.

Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.

Jak bylo trénováno

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 4.2 × 10¹⁹ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Odpovědi

OpenDiLoCo 150M — běžné otázky

01

OpenDiLoCo 150M— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.

02

OpenDiLoCo 150M— Je to OPEN SOURCE?

Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.

03

OpenDiLoCo 150M— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 150M. "We conduct various experiments using a model with 150 million parameters on a language modeling task using the C4 dataset (Raffel et al., 2019). ". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

04

OpenDiLoCo 150M— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Prime Intellect, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.

05

OpenDiLoCo 150M— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v July 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

06

OpenDiLoCo 150M— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

07

OpenDiLoCo 150M— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 4.2 × 10¹⁹ FLOP. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.