Delphi

Uzavřené váhy Allen Institute for AI,University of Washington 11B parametry July 2022

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
Allen Institute for AI,University of Washington
Typ organizace
Research collective,Academia
Země
United States of America
Publikováno
12 July 2022
Autoři
Liwei Jiang, Jena D. Hwang, Chandra Bhagavatula, Ronan Le Bras, Jenny Liang, Jesse Dodge, Keisuke Sakaguchi, Maxwell Forbes, Jon Borchardt, Saadia Gabriel, Yulia Tsvetkov, Oren Etzioni, Maarten Sap, Regina Rini, Yejin Choi

Co to dělá

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

Doména
Language
Úkol
Chat
Základní model
Unicorn

Velikost

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

parametry
11B
Výcviková data
26,214,400,000 tokens

Training on the proposed COMMONSENSE NORM BANK is carried out for 400k gradient updates

Epochy
4
Velikost dávky
16

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.

Jak bylo ustanoveno
Operation counting
Ladění výpočtů
1.7 × 10¹⁸ FLOP

=6*11B*400k gradient updates*16 (batch size)*4 epochs=1.6896 × 10^18

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware
Google TPU v3
Doba reálného času
72 hours

We train Delphi using TPU v3-32 and evaluate it using TPU v3-8, with model parallelisms of 32 and 8 respectively, on Google Cloud Virtual Machines. Training Delphi on COMMONSENSE NORM BANK for 4 epochs takes approximately 72 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
Closed — provider access only
Přístup k modelu
Hosted access (no API)
Tréninkový kód
Unreleased

https://delphi.allenai.org/

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry
Speculative

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Can Machines Learn Morality? The Delphi Experiment
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

O tomto modelu

Delphi byl zveřejněn Allen Institute for AI,University of Washington, v zemi zaznamenané jako United States of America, během July 2022. Vychází z organizace, která je kategorizována jako research collective,Academia.

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

Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z Unicorn. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.

Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.

Jak bylo trénováno

Bylo to trénováno na korpusu asi 26,214,400,000 tokeny textu

Odpovědi

Delphi — běžné otázky

01

Delphi— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol chat. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

02

Delphi— 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

Delphi— Je to OPEN SOURCE?

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

04

Delphi— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 11B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

05

Delphi— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Allen Institute for AI,University of Washington, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako research collective,Academia.

06

Delphi— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v July 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

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.