OpenDiLoCo 1.1B
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
- 1.1B
- Výcviková data
- tokens
"We adopt the same hyperparameters as TinyLlama (Zhang et al., 2024), employing a model with 1.1B parameters, a learning rate of 4e−4 and a batch size of 2048."
44000 steps "For the scaled-up 1.1B parameter experiment, we limit it to 44, 000 steps because of the 4× larger batch size. " batch size 2048 sequence length 1024 2048*1024*44000 = 92274688000
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
- 6.1 × 10²⁰ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
6ND = 6 FLOP / token / parameter * 1.1*10^9 parameters * 92274688000 tokens [see dataset size notes] = 6.0901294e+20 FLOP 4 replicas of 8xH100 (figure 8) -> 32 H100 GPUs
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA H100 SXM5 80GB
- Používané čipy
- 32
- Příkon
- 44.2 kW
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
O tomto modelu
OpenDiLoCo 1.1B 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.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 6.1 × 10²⁰ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
OpenDiLoCo 1.1B — běžné otázky
OpenDiLoCo 1.1B— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Prime Intellect, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
OpenDiLoCo 1.1B— 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.
OpenDiLoCo 1.1B— 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.
OpenDiLoCo 1.1B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 6.1 × 10²⁰ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.
OpenDiLoCo 1.1B— 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.
OpenDiLoCo 1.1B— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
OpenDiLoCo 1.1B— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 1.1B. "We adopt the same hyperparameters as TinyLlama (Zhang et al., 2024), employing a model with 1.1B parameters, a learning rate of 4e−4 and a batch size of 2048.". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
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.