JIANG
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
- K.D. Feddersen (KDF)
- Typ organizace
- Industry
- Země
- China
- Publikováno
- 1 August 2023
- Autoři
- Qinhua Duan, Wenchao Gu, Yujia Chen, Wenxin Mao, Zewen Tian, Hui Cao
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- 466,720,000,000 tokens
- Velikost dávky
- 6,000,000
467B tokens (inferred from Table 1). It's a mix of Chinese and English text, I'll use our standard 1:1 token:words ratio for Chinese.
"During the training process, we employed a large batch size of 6 million tokens to enhance the model’s stability"
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
- 4 × 10²² FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
"The training was conducted using 96 A100 80G GPUs, and the entire process took approximately 52 days." 312 teraflop/s * 96 * 52 * 24 * 3600 * 0.3 = 4e22
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA A100 SXM4 80 GB
- Používané čipy
- 96
- Doba reálného času
- 1,200 hours (50 days)
- Příkon
- 76.3 kW
52 days
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 (unrestricted)
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
- JIANG: Chinese Open Foundation Language Model
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
JIANG byl zveřejněn K.D. Feddersen (KDF), v zemi zaznamenané jako China, během August 2023. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling.
Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 4 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Tréninková sada běžela na přibližně 466,720,000,000 tokeny textu
Odpovědi
JIANG — běžné otázky
JIANG— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v August 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
JIANG— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
JIANG— kde si to mohu stáhnout?
Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.
JIANG— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 4 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. 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.
JIANG— 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.
JIANG— 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.
JIANG— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
JIANG— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností K.D. Feddersen (KDF), zakládající se na China, organizace zařazená jako industry.
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.