Multi-Token Prediction 13B

Uzavřené váhy Facebook AI Research 13B parametry April 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
Facebook AI Research
Typ organizace
Industry
Země
United States of America, France
Publikováno
30 April 2024
Autoři
Fabian Gloeckle, Badr Youbi Idrissi, Baptiste Rozière, David Lopez-Paz, Gabriel Synnaeve

Co to dělá

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

Doména
Language
Úkol
Code generation

Velikost

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

parametry
13B

13B (Figure 1)

Výcviková data
tokens

209.7B (Table S13)

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
1.5 × 10²³ FLOP

"training all models reported in the paper required around 500K GPU hours of computation on hardware of type A100-80GB and H100." A100-80 GB peak FLOP/s [assumed fp16 precision]: 77970000000000 H100 peak FLOP/s [assumed SXM5 TensorCore]: 989000000000000 assuming 50/50 usage: (77970000000000+989000000000000)*0.5*500000hours*3600s*0.3=2.880819e+23 for ALL models in the paper assuming this model has taken around 16% of all used compute (https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Yc-HAdYgn6e9SUIliMaQ…

Jak bylo ustanoveno
Hardware

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware
NVIDIA A100 SXM4 80 GB,NVIDIA H100 SXM5 80GB

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
Unreleased

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
Záznam důvěry
Likely

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

Odkud to přišlo

Multi-Token Prediction 13B byl zveřejněn Facebook AI Research, v zemi zaznamenané jako United States of America, během April 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol code generation.

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

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 1.5 × 10²³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB,NVIDIA H100 SXM5 80GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Odpovědi

Multi-Token Prediction 13B — běžné otázky

01

Multi-Token Prediction 13B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 1.5 × 10²³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB,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.

02

Multi-Token Prediction 13B— 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.

03

Multi-Token Prediction 13B— Je to OPEN SOURCE?

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

04

Multi-Token Prediction 13B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 13B. 13B (Figure 1). Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

05

Multi-Token Prediction 13B— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Facebook AI Research, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.

06

Multi-Token Prediction 13B— Kdy byl vydán?

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

07

Multi-Token Prediction 13B— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol code generation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

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.