Demist-2
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
- Darktrace
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publikováno
- 17 April 2025
- Autoři
- Miguel Neves Fonseca, Philip Sellars, Tim Bazalgette
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling/generation, Text classification, Question answering, Entity embedding
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 95M
- Výcviková data
- 351,000,000,000 tokens
- Epochy
- 1.8
95M
C4: We extracted a 305 billion token subset URIs: We extracted the available URIs from several Common Crawl web scrapes. This allowed us to create a large corpus of 10 billion tokens. Linked Hostnames: Using the Common Crawl dataset, we extracted the observed links between web pages. <..> We further processed this data into rows of hostnames that shared linking properties which totaled 11 billion tokens. HTTP Data: 25 billion tokens. 305 + 10 + 11 + 25 = 351 b tokens "1.2 million optimization …
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
- 4.6 × 10²⁰ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting,Hardware
6 FLOP / parameter / token * 95 * 10^6 parameters * 351 * 10^9 tokens [see dataset size notes] *1.8 epochs = 3.60126e+20 FLOP 312000000000000 FLOP / GPU / sec [A100 reported] * 8 GPUs * 216 hours [9 days reported] * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 5.8226688e+20 FLOP sqrt(3.60126e+20 * 5.8226688e+20) = 4.579186e+20 FLOP
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA A100
- Používané čipy
- 8
- Doba reálného času
- 216 hours (9 days)
- Příkon
- 6.3 kW
- Cloudový poskytovatel
- AWS,Amazon Web Services
"DEMIST-2 was trained on 8 A100 GPUs over a nine-day period using the AWS Sagemaker platform." 9 days = 216 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
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
- DEMIST-2: Darktrace Embedding Model for Investigation of Security Threats
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
Demist-2 byl zveřejněn Darktrace, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během April 2025. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Text classification, Question answering, Entity embedding.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Trénink a původ
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 4.6 × 10²⁰ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Trénink spotřeboval korpus kolem 351,000,000,000 tokeny textu
Odpovědi
Demist-2 — běžné otázky
Demist-2— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Darktrace, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako industry.
Demist-2— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v April 2025.
Demist-2— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Text classification, Question answering, Entity embedding. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Demist-2— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 4.6 × 10²⁰ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. 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.
Demist-2— 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.
Demist-2— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Demist-2— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 95M. 95M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
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.