Cohere Command Light
Žádný odhad
Žádné hardwareové požadavky na tento model
Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..
Záznam.
Plná specifikace
Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.
Původ
Kdo vybudoval tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Cohere
- Typ organizace
- Industry
- Země
- Canada
- Publikováno
- 30 November 2023
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language generation, Chat, Text summarization, Language modeling/generation
Velikost
Jak velký je model a na kolik dat byl vytrénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje o tom, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Parametry
- 6B
- Tréninková data
- tokens
6B https://aws.amazon.com/bedrock/cohere-command-embed/
Výpočet trénování
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál trénink, nikoli jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočet trénování
- 1 × 10²² FLOP
- Jak bylo založeno
- Hardware
https://docs.cohere.com/docs/environmental-impact 2700kg CO2 equivalent. Cohere used this calculator: https://mlco2.github.io/impact/ This calculator claims that ~40000 TPUv3 hours causes ~3000 kg CO2 emissions in the "us-west1", "us-west2", and "us-west3" regions. Not clear what region the data center Cohere used was in. Google has data centers around the world; *most* regions are similarly carbon intensive as us-west but north-america-northeast is 10x less carbon intensive and south Asia is…
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to bralo ze zásuvky.
- Tréninkové hardwarové zařízení
- Google TPU v4
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se na tuto stránku vztahují jakákoliv čísla grafických karet.
- Váhy
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- API access
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je klasifikováno
Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.
- Záznam důvěry
- Speculative
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- Cohere’s Embed and Command Light Models with Fine-tuning Now Available on Amazon Bedrock
- Naposledy aktualizováno
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Cohere Command Light was published by Cohere, in Canada, in November 2023. It comes out of industry.
It works in Language, and is recorded as doing language generation, Chat, Text summarization, Language modeling/generation.
Toto je uzavřený model: vyškolené hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není zde žádná lokální verze k provozování.
Jak byla trénována
Training it took roughly 1 × 10²² FLOP of computation, on Google TPU v4 — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
Odpovědi
Cohere Command Light — Časté dotazy
Is Cohere Command Light open source?
No. Cohere Command Light has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Cohere Command Light have?
Cohere Command Light has 6B parameters. 6B https://aws.amazon.com/bedrock/cohere-command-embed/. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Cohere Command Light?
Cohere Command Light was published by Cohere, based in Canada, categorised as industry.
When was Cohere Command Light released?
Cohere Command Light was published in November 2023. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Cohere Command Light used for?
Cohere Command Light works in Language, and is recorded as handling language generation, Chat, Text summarization, Language modeling/generation. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train Cohere Command Light?
Around 1 × 10²² FLOP, on Google TPU v4. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run Cohere Command Light?
None. Cohere Command Light is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Druhý směr
Když se na to podíváte z druhé strany?
Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.