Granite 13B
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
- IBM
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 30 November 2023
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Chat, Language modeling/generation, Question answering, Text summarization
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
- 13B
- Trainingsdaten
- 2,500,000,000,000 tokens
- Epochen
- 1
13 billion
2.5T tokens, 1.875T words at 0.75 words/token https://www.ibm.com/docs/en/cloud-paks/cp-data/5.0.x?topic=models-granite-13b-chat-v2-model-card
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
- 2.4 × 10²³ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware,Operation counting
Estimate using hardware: "Granite.13b.v1 used 256 A100 GPUs for 1056 hours and 120 TFLOPs. Granite.13b.v2 was trained on the same infrastructure for an additional 1152 hours with 120 TFLOPS, bringing the total to 2208 hours" Seems like 120 TFLOPS is the output per GPU after utilization, though they don't explicitly explain that part. That's 38% utilization. 256 * 2208 * 3600 * 120 TFLOPS = 2.44e23 Using 6ND: "The second version of the granite.13b models leverages an updated base model train…
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
- Wand-Uhrzeit
- 2,208 hours (92 days)
"Granite.13b.v1 used 256 A100 GPUs for 1056 hours and 120 TFLOPs. Granite.13b.v2 was trained on the same infrastructure for an additional 1152 hours with 120 TFLOPS, bringing the total to 2208 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
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- API access
- 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
- Granite Foundation Models
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
Granite 13B wurde veröffentlicht von IBM, im Land aufgezeichnet als United States of America, während November 2023. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet chat, Language modeling/generation, Question answering, Text summarization.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Wie es trainiert wurde
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 2.4 × 10²³ 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.
Der Trainingssatz lief auf etwa 2,500,000,000,000 Text-Tokens
Antworten
Granite 13B — Häufige Fragen
Granite 13B— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 2.4 × 10²³ 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.
Granite 13B— 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.
Granite 13B— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Granite 13B— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 13B. 13 billion. 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.
Granite 13B— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von IBM, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
Granite 13B— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in November 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Granite 13B— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von chat, Language modeling/generation, Question answering, Text summarization. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Die andere Richtung
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