Nemotron-4 15B
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
- NVIDIA
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 27 February 2024
- Autoři
- Jupinder Parmar, Shrimai Prabhumoye, Joseph Jennings, Mostofa Patwary, Sandeep Subramanian, Dan Su, Chen Zhu, Deepak Narayanan, Aastha Jhunjhunwala, Ayush Dattagupta, Vibhu Jawa, Jiwei Liu, Ameya Mahabaleshwarkar, Osvald Nitski, Annika Brundyn, James Maki, Miguel Martinez, Jiaxuan You, John Kamalu, Patrick LeGresley, Denys Fridman, Jared Casper, Ashwath Aithal, Oleksii Kuchaiev, Mohammad Shoeybi, …
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling/generation, Code generation, Question answering, Translation, Quantitative reasoning
- Číselný formát
- BF16
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 15B
- Výcviková data
- tokens
15b
"15-billion-parameter large multilingual language model trained on 8 trillion text 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
- 7.5 × 10²³ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting,Hardware
6ND = 6 FLOP/token/parameter * 15*10^9 parameters * 8*10^12 tokens = 7.2e+23 FLOP "Nemotron-4 was trained using 384 DGX H100 nodes; each node contains 8 H100 80GB SXM5 GPUs based on the NVIDIA Hopper architecture (NVIDIA, 2022). Each H100 GPU has a peak throughput of 989 teraFLOP/s when doing 16-bit floating point (bfloat16) arithmetic without sparsity. Table 2 reports more detailed training schedule: 989*10^12 FLOP/sec * 3600 sec/hour * 24 hours * (768 gpus * 0.343 [reported utilization] * 0…
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
- 3,072
- Doba reálného času
- 312 hours (13 days)
- Využití hardwaru
- MFU 30.5%
- Příkon
- 4.3 MW
"Training was completed in approximately 13 calendar days."
MFU shown in Table 2
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
- Confident
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Nemotron-4 15B Technical Report
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
Nemotron-4 15B byl zveřejněn NVIDIA, v zemi zaznamenané jako United States of America, během February 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Code generation, Question answering, Translation, Quantitative reasoning.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Jak bylo trénováno
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 7.5 × 10²³ 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
Nemotron-4 15B — běžné otázky
Nemotron-4 15B— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Code generation, Question answering, Translation, Quantitative reasoning. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Nemotron-4 15B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 7.5 × 10²³ 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.
Nemotron-4 15B— 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.
Nemotron-4 15B— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Nemotron-4 15B— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 15B. 15b. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Nemotron-4 15B— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností NVIDIA, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Nemotron-4 15B— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v February 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
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.