Jurassic-1-Jumbo
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
- AI21 Labs
- Organisationsart
- Industry
- Land
- Israel
- Veröffentlicht
- 11 August 2021
- Autoren
- Opher Lieber, Or Sharir, Barak Lenz, Yoav Shoham
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation, Chat
- Ansatz
- Self-supervised learning
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
- 178B
- Trainingsdaten
- 300,000,000,000 tokens
- Batch-Größe
- 3,200,000
"Jurassic-1 models come in two sizes, where the Jumbo version, at 178B parameters, is the largest and most sophisticated language model ever released for general use by developers."
"Our model was trained with the conventional self-supervised auto-regressive training objective on 300B tokens drawn from publicly available resources" 1 token ~ 0.75 words
"Namely, we used a base learning rate of 1.2 × 10−4 and 0.6 × 10−4 , and a batch size of 2M and 3.2M tokens, for J1-Large and J1-Jumbo, respectively. We also used a linear warm-up over roughly the first 375 million tokens, and gradually increased the batch size from 32K tokens up to its target value for the first few billion 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
- 3.7 × 10²³ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Third-party estimation
see here https://docs.google.com/document/d/1B8x6XYcmB1u6Tmq3VcbAtj5bzhDaj2TcIPyK6Wpupx4/edit 6 * 178B * 300B = 3.204000e+23
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
- Rechenkosten
- $836,700
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.
- Grenzmodell
- Yes
- Wahrscheinlich über 10²³ FLOP
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- Training cost
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 55
"Training such a large model, on over 800 GPUs over many months" Lower-bound cost estimate: 800 GPUs * $1/GPU-hour * 4 months = $2.3M True cost was probably substantially higher. "many months" implies more than 4, and the GPUs were probably more expensive than $1/hour.
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Jurassic-1: Technical Details and Evaluation
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
Jurassic-1-Jumbo wurde veröffentlicht von AI21 Labs, im Land aufgezeichnet als Israel, während August 2021. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Chat.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Was in den Aufbau geflossen ist
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 3.7 × 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.
Es wurde auf einem Korpus von etwa 300,000,000,000 Text-Tokens
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: training cost.
Antworten
Jurassic-1-Jumbo — Häufige Fragen
Jurassic-1-Jumbo— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 3.7 × 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.
Jurassic-1-Jumbo— 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.
Jurassic-1-Jumbo— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Jurassic-1-Jumbo— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 178B. "Jurassic-1 models come in two sizes, where the Jumbo version, at 178B parameters, is the largest and most sophisticated language model ever released for general use by developers.". 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.
Jurassic-1-Jumbo— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von AI21 Labs, basiert auf Israel, eine als kategorisierte Organisation industry.
Jurassic-1-Jumbo— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in August 2021. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Jurassic-1-Jumbo— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Chat. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
Die andere Richtung
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