Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti tohoto modelu jsou otevřené, ale žádný počet parametrů pro něj nebyl zveřejněn. Každé číslo týkající se paměti a rychlosti vychází z této hodnoty, takže bychom raději nic neukázali, než fabrikaovaný odhad..
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
- NVIDIA,Meta AI
- Typ organizace
- Industry,Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 12 June 2024
- Autoři
- Zhilin Wang, Yi Dong, Olivier Delalleau, Jiaqi Zeng, Gerald Shen, Daniel Egert, Jimmy Zhang, Makesh Narsimhan Sreedhar, Oleksii Kuchaiev
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling
- Přístup
- Reinforcement learning
- Základní model
- Llama 3.1-70B
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- tokens
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
- 7.9 × 10²⁴ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
- Ladění výpočtů
- 1 × 10²⁰ FLOP
Taken from Llama 3.1 70B as the finetuning compute is multiple orders of magnitude lower
Llama 3.1 70B: 7.929e+24 FT (see Appendix F): 32+64=96 hours on a single H100 Compute: 96*60*60*989500000000000*0.3=102591360000000000000=1e20
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Doba reálného času
- 96 hours
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
- Open — downloadable
- Přístup k modelu
- Open weights (restricted use)
- Tréninkový kód
- Unreleased
- Hugging Face
- nvidia
Your use of this model is governed by the NVIDIA Open Model License. Additional Information: Llama 3.1 Community License Agreement (branding restrictions + cap size of 700M MAu for commercial use). https://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Pravděpodobně nad 10²³ FLOP
- Yes
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Confident
"As of 1 Oct 2024, Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct performs best on Arena Hard, AlpacaEval 2 LC (verified tab) and MT Bench (GPT-4-Turbo)"
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- https://www.semanticscholar.org/paper/HelpSteer2%3A-Open-source-dataset-for-training-reward-Wang-Dong/f590d8926dd12345a3bd22253461850f5ca4b3ed
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct byl zveřejněn NVIDIA,Meta AI, v zemi zaznamenané jako United States of America, během June 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry,Industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling.
Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z Llama 3.1-70B. To je obvyklý způsob, jak je specializovaný model vytvářen.
Protože byly jeho váhy uvolněny, nic ohledně jeho spuštění nezávisí na dostupnosti poskytovatele - je to vaše, jakmile je stáhnuto. Na Hugging Face je publikováno pod organizací nvidia.
Trénink a původ
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 7.9 × 10²⁴ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: sOTA improvement.
Odpovědi
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct — běžné otázky
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Nemůžeme říct. Má otevřené váhy, ale žádný počet parametrů pro něj nebyl zveřejněn a každý výpočet paměti a rychlosti začíná od toho čísla. Raději bychom ukázali nic než vykonstruovaný odhad.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— Je to OPEN SOURCE?
Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností NVIDIA,Meta AI, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Industry.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— kde si to mohu stáhnout?
Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací nvidia. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 7.9 × 10²⁴ 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.
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.