Nemotron-4 15B
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
- NVIDIA
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 27 February 2024
- Autoren
- Jupinder Parmar, Shrimai Prabhumoye, Joseph Jennings, Mostofa Patwary, Sandeep Subramanian, Dan Su, Chen Zhu, Deepak Narayanan, Aastha Jhunjhunwala, Ayush Dattagupta, Vibhu Jawa, Jiwei Liu, Ameya Mahabaleshwarkar, Osvald Nitski, Annika Brundyn, James Maki, Miguel Martinez, Jiaxuan You, John Kamalu, Patrick LeGresley, Denys Fridman, Jared Casper, Ashwath Aithal, Oleksii Kuchaiev, Mohammad Shoeybi, …
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation, Code generation, Question answering, Translation, Quantitative reasoning
- 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
- 15B
- Trainingsdaten
- tokens
15b
"15-billion-parameter large multilingual language model trained on 8 trillion text 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
- 7.5 × 10²³ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting,Hardware
6ND = 6 FLOP/token/parameter * 15*10^9 parameters * 8*10^12 tokens = 7.2e+23 FLOP "Nemotron-4 was trained using 384 DGX H100 nodes; each node contains 8 H100 80GB SXM5 GPUs based on the NVIDIA Hopper architecture (NVIDIA, 2022). Each H100 GPU has a peak throughput of 989 teraFLOP/s when doing 16-bit floating point (bfloat16) arithmetic without sparsity. Table 2 reports more detailed training schedule: 989*10^12 FLOP/sec * 3600 sec/hour * 24 hours * (768 gpus * 0.343 [reported utilization] * 0…
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 H100 SXM5 80GB
- Verwendete Chips
- 3,072
- Wand-Uhrzeit
- 312 hours (13 days)
- Hardware-Auslastung
- MFU 30.5%
- Stromverbrauch
- 4.3 MW
"Training was completed in approximately 13 calendar days."
MFU shown in Table 2
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
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
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Nemotron-4 15B Technical Report
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Nemotron-4 15B wurde veröffentlicht von NVIDIA, im Land aufgezeichnet als United States of America, während February 2024. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Code generation, Question answering, Translation, Quantitative reasoning.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Wie es trainiert wurde
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 7.5 × 10²³ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA H100 SXM5 80GB. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
Nemotron-4 15B — Häufige Fragen
Nemotron-4 15B— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Code generation, Question answering, Translation, Quantitative reasoning. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Nemotron-4 15B— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 7.5 × 10²³ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.
Nemotron-4 15B— 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.
Nemotron-4 15B— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Nemotron-4 15B— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 15B. 15b. 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.
Nemotron-4 15B— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von NVIDIA, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
Nemotron-4 15B— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in February 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
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