ALLaM 34B

Geschlossene Gewichtungen Saudi Data and Artificial Intelligence Authority 34B Parameter May 2024

Keine Schätzung

Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell

Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..

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
Saudi Data and Artificial Intelligence Authority
Organisationsart
Industry,Government
Land
Saudi Arabia
Veröffentlicht
21 May 2024
Autoren
Saudi Data and Artificial Intelligence Authority

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain
Language
Aufgabe
Language modeling/generation, Translation, Question answering
Numerisches Format
BF16

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.

Parameter
34B
Trainingsdaten
5,200,000,000,000 tokens

3,431,217,579(4.3B) total documents, with a total of 4,587,781,981,546(4.5T) words, and 5.2T tokens.

Epochen
1

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
1.1 × 10²⁴ FLOP

6*34000000000*5200000000000=1.060800e+24

Der Trainingslauf

Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.

Trainingshardware
NVIDIA A100

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
Closed — provider access only
Modellzugang
Unreleased
Training-Code
Unreleased

34b is not in the HF repo yet https://huggingface.co/ALLaM-AI

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
Aufzeichnungsgenauigkeit
Confident
Zitationen
69

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
AI Models for Arabic and English
Zuletzt aktualisiert
25 May 2026

Was die Zahlen bedeuten

Woher es kam

ALLaM 34B wurde veröffentlicht von Saudi Data and Artificial Intelligence Authority, im Land aufgezeichnet als Saudi Arabia, während May 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry,Government.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Translation, Question answering.

Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.

Wie es trainiert wurde

Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 1.1 × 10²⁴ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Es wurde auf einem Korpus von etwa 5,200,000,000,000 Text-Tokens

Antworten

ALLaM 34B — Häufige Fragen

01

ALLaM 34B— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Translation, Question answering. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.

02

ALLaM 34B— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?

Training verbrauchte etwa 1.1 × 10²⁴ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100. 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.

03

ALLaM 34B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.

04

ALLaM 34B— Ist es Open-Source?

Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.

05

ALLaM 34B— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 34B. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.

06

ALLaM 34B— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Saudi Data and Artificial Intelligence Authority, basiert auf Saudi Arabia, eine als kategorisierte Organisation industry,Government.

07

ALLaM 34B— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in May 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 25 May 2026

Die andere Richtung

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