EXAONE 1.0
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
- LG
- Organisationsart
- Industry
- Land
- Korea (Republic of)
- Veröffentlicht
- 14 December 2021
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Multimodal, Language, Vision
- Aufgabe
- Translation, Language modeling/generation, Visual question answering
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
- 300B
- 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
- 1.7 × 10²⁴ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
No indication of how images are processed. Supposing they used something like ViT-H/14, and training images were 512x512 (they state "EXAONE shows remarkable performance such as [...] offering 1024x1024 sized image output", but typically this size of image training would only be done during a relatively short, final stage of pre-training), there would be 37x37 = 1,369 patches per image 1,369 * 250 million = around 342 billion image patch embeddings. 300M parameters * (342 billion + 600 billion)…
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Rechenkosten
- $2,702,636
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.
- Grenzmodell
- Yes
- Wahrscheinlich über 10²³ FLOP
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- Training cost
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Speculative
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Zuletzt aktualisiert
- 1 December 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
EXAONE 1.0 wurde veröffentlicht von LG, im Land aufgezeichnet als Korea (Republic of), während December 2021. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Language, Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet translation, Language modeling/generation, Visual question answering.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Training und Herkunft
Der Trainingslauf verbrauchte etwa 1.7 × 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: training cost.
Antworten
EXAONE 1.0 — Häufige Fragen
EXAONE 1.0— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 300B. 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.
EXAONE 1.0— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von LG, basiert auf Korea (Republic of), eine als kategorisierte Organisation industry.
EXAONE 1.0— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in December 2021. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
EXAONE 1.0— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Language, Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von translation, Language modeling/generation, Visual question answering. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
EXAONE 1.0— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 1.7 × 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.
EXAONE 1.0— 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.
EXAONE 1.0— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
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