Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte dieses Modells sind OPEN, aber es wurde keine Parameteranzahl veröffentlicht. Jede MEMORY- und Geschwindigkeitszahl basiert auf dieser Zahl, daher zeigen wir lieber nichts als eine erfundene Schätzung..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- NVIDIA,Meta AI
- Organisationsart
- Industry,Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 12 June 2024
- Autoren
- Zhilin Wang, Yi Dong, Olivier Delalleau, Jiaqi Zeng, Gerald Shen, Daniel Egert, Jimmy Zhang, Makesh Narsimhan Sreedhar, Oleksii Kuchaiev
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling
- Ansatz
- Reinforcement learning
- Basis-Modell
- Llama 3.1-70B
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 7.9 × 10²⁴ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
- Feinabstimmung Rechenleistung
- 1 × 10²⁰ FLOP
Taken from Llama 3.1 70B as the finetuning compute is multiple orders of magnitude lower
Llama 3.1 70B: 7.929e+24 FT (see Appendix F): 32+64=96 hours on a single H100 Compute: 96*60*60*989500000000000*0.3=102591360000000000000=1e20
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Wand-Uhrzeit
- 96 hours
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Open — downloadable
- Modellzugang
- Open weights (restricted use)
- Training-Code
- Unreleased
- Hugging Face
- nvidia
Your use of this model is governed by the NVIDIA Open Model License. Additional Information: Llama 3.1 Community License Agreement (branding restrictions + cap size of 700M MAu for commercial use). https://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Wahrscheinlich über 10²³ FLOP
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
"As of 1 Oct 2024, Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct performs best on Arena Hard, AlpacaEval 2 LC (verified tab) and MT Bench (GPT-4-Turbo)"
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- https://www.semanticscholar.org/paper/HelpSteer2%3A-Open-source-dataset-for-training-reward-Wang-Dong/f590d8926dd12345a3bd22253461850f5ca4b3ed
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct wurde veröffentlicht von NVIDIA,Meta AI, im Land aufgezeichnet als United States of America, während June 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry,Industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling.
Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von Llama 3.1-70B. Das ist der übliche Weg, wie ein spezialisiertes Modell hergestellt wird.
Da seine Gewichte veröffentlicht wurden, hängt nichts davon ab, es auszuführen, dass ein Anbieter verfügbar bleibt – es gehört dir, sobald es heruntergeladen ist. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. nvidia.
Training und Herkunft
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 7.9 × 10²⁴ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: sOTA improvement.
Antworten
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct — Häufige Fragen
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Wir können nichts sagen. Es hat offene Gewichte, aber es wurde keine Parameteranzahl veröffentlicht, und jede Berechnung von Speicher und Geschwindigkeit basiert auf dieser Zahl. Wir würden lieber nichts zeigen als eine erfundene Schätzung.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— Ist es Open-Source?
Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von NVIDIA,Meta AI, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Industry.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in June 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— Wo kann ich es herunterladen?
Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation nvidia. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 7.9 × 10²⁴ FLOP. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
Die andere Richtung
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