NVLM-X 72B

Uzavřené váhy NVIDIA 72B parametry October 2024

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
22 October 2024
Autoři
Wenliang Dai, Nayeon Lee, Boxin Wang, Zhuolin Yang, Zihan Liu, Jon Barker, Tuomas Rintamaki, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Wei Ping

Co to dělá

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

Doména
Vision, Language
Úkol
Language modeling/generation, Vision-language generation, Question answering, Code generation, Translation, Quantitative reasoning
Základní model
Qwen2-72B,InternViT-6B
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
72B

72B

Výcviková data
45,875,200,000 tokens

Pre-training Global batch size 2,048 Sequence length in the LLM decoder 512 Downsampling of visual tokens 1024->256 # of visual token per tile 256 # of tiles 1 # of training steps 20K 2048 * (512 + 256 * 1) * 20000 = 31,457,280,000 SFT: Global batch size 256 Sequence length in the LLM decoder 1,024 # of visual token per tile 256 # of tiles 6+1 # of training steps 20K 256 * (1,024 + 256*7) * 20000 = 14417920000 31,457,280,000 +14417920000 = 45875200000

Epochy
1

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
3 × 10²⁴ FLOP

3.02e24 FLOP (Qwen2-72B compute) + 19818086000000000000000 = 3.0398181e+24

Jak bylo ustanoveno
Operation counting
Ladění výpočtů
2 × 10²² FLOP

6*72B*45875200000 = 1.9818086e+22

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
128
Příkon
176.4 kW

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
Proč je to sledováno
Training cost
Záznam důvěry
Likely

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
NVLM: Open Frontier-Class Multimodal LLMs
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

Pozadí

NVLM-X 72B byl zveřejněn NVIDIA, v zemi zaznamenané jako United States of America, během October 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.

funguje v oblasti Vision, Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Vision-language generation, Question answering, Code generation, Translation, Quantitative reasoning.

Jeho výchozím bodem byl existující základní model, Qwen2-72B,InternViT-6B. Většina modelů na této úrovni je přizpůsobena z existující základny namísto toho, aby byla vytvořena od nuly.

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

Trénink a původ

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 3 × 10²⁴ 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.

Tréninková sada běžela na přibližně 45,875,200,000 tokeny textu

Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: training cost.

Odpovědi

NVLM-X 72B — běžné otázky

01

NVLM-X 72B— Je to OPEN SOURCE?

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

02

NVLM-X 72B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 72B. 72B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

03

NVLM-X 72B— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností NVIDIA, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.

04

NVLM-X 72B— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v October 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

05

NVLM-X 72B— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Vision, Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Vision-language generation, Question answering, Code generation, Translation, Quantitative reasoning. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

06

NVLM-X 72B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 3 × 10²⁴ 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.

07

NVLM-X 72B— 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.

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.