Konan LLM 41B
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
- Konan Technology
- Organisationsart
- Industry
- Land
- Korea (Republic of)
- Veröffentlicht
- 15 December 2023
- Autoren
- Yang Seung-hyun, Wiretin, Changmin, Kim Jong-tae
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language, Vision
- Aufgabe
- Language modeling/generation
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
- 41B
- Trainingsdaten
- 7,000,000,000,000 tokens
https://www.konantech.com/pr/press?number=2628&pn=1&stype2=&sfi=subj&sword= Since 2007, via the real-time AI analysis service pulseK, over 20.5 billion pieces of data have been independently secured. Among them, only 2 billion high-quality, large-scale data pieces have been used for training.
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
- 1.7 × 10²³ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
=41000000000 parameters * 700000000000 tokens [see dataset size notes] * 6 FLOP / token / parameter =1.722 × 10^23 FLOP
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
- Hosted access (no API)
- 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
- Likely
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Konan LLM: A Korean Large Language Model
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
Konan LLM 41B wurde veröffentlicht von Konan Technology, im Land aufgezeichnet als Korea (Republic of), während December 2023. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation.
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
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 1.7 × 10²³ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 7,000,000,000,000 Text-Tokens
Antworten
Konan LLM 41B — Häufige Fragen
Konan LLM 41B— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Konan Technology, basiert auf Korea (Republic of), eine als kategorisierte Organisation industry.
Konan LLM 41B— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in December 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Konan LLM 41B— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Konan LLM 41B— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 1.7 × 10²³ 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.
Konan LLM 41B— 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.
Konan LLM 41B— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Konan LLM 41B— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 41B. 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.
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