Amazon Titan
Καμία εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
Δεν έχει δημοσιευτεί το βάρος για αυτό το μοντέλο, επομένως δεν μπορεί να κατέβει ή να τρέξει σε δικό σας υλικό σε οποιοδήποτε μέγεθος. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του, και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- Amazon
- Τύπος οργανισμού
- Industry
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 28 September 2023
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Language, Image generation
- Εργασία
- Semantic search, Image generation, Language modeling/generation, Code generation, Chat, Text-to-image, Translation
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- παράμετροι
- 200B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- 4,000,000,000,000 tokens
200B dense model https://importai.substack.com/p/import-ai-365-wmd-benchmark-amazon
4T tokens of data, based on comments from amazon engineer James Hamilton at a 2024 talk: https://perspectives.mvdirona.com/2024/01/cidr-2024/ Also cited here: https://lifearchitect.ai/titan/
Εκπαίδευση υπολογιστών
Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.
- Εκπαίδευση υπολογιστών
- 4.8 × 10²⁴ FLOP
- Πώς ιδρύθηκε
- Hardware,Operation counting
trained using NVIDIA NeMo: https://blogs.nvidia.com/blog/nemo-amazon-titan/ 13,760 NVIDIA A100 chips (using 1,720 P4d nodes). It took 48 days to train. from https://importai.substack.com/p/import-ai-365-wmd-benchmark-amazon counting operations: 6*200000000000*4000000000000=4.8e+24 gpu usage: 312000000000000(FLOP/s)*0.3*13760*1152*3600=5.3413281792e+24
Η εκπαίδευση run
Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.
- Υλικό εκπαίδευσης
- NVIDIA A100
- χρησιμοποιούμενα τσιπ
- 13,760
- Χρόνος τοίχου
- 1,152 hours (48 days)
- Χρήση υλικού
- MFU 27.0%
- Κατανάλωση ενέργειας
- 10.9 MW
- Κόστος υπολογισμού
- $7,933,465
6ND gives 4.8e24 Training took 48 days on 13,760 NVIDIA A100 chips –> 3.12e14 * 13760 * 48 * 24 * 3600 = 1.78e25 FLOPs at full utilization Implies 0.2696 MFU.
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.
- Βάρη
- Closed — provider access only
- Πρόσβαση μοντέλου
- API access
- Κωδικός εκπαίδευσης
- Unreleased
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Μοντέλο Frontier
- Yes
- Πιθανώς πάνω από 10²³ FLOP
- Yes
- Γιατί παρακολουθείται
- Training cost
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Likely
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Τι είναι αυτό το μοντέλο
Amazon Titan δημοσιεύθηκε από Amazon, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια September 2023. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Language, Image generation, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του semantic search, Image generation, Language modeling/generation, Code generation, Chat, Text-to-image, Translation.
Επειδή τα WEIGHTS δεν είναι διαθέσιμα, κανένα από τα figures του HARDWARE αλλού σε αυτό το SITE δεν ισχύει γι' αυτό.
Τι χρειάστηκε για την κατασκευή του
Η εκπαίδευση απαιτούσε έναν υπολογιστικό προϋπολογισμό περίπου 4.8 × 10²⁴ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A100. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.
Το σύνολο εκπαίδευσης εκτελέστηκε σε περίπου 4,000,000,000,000 κωδικοί κειμένου
Το κριτήριο συμπερασμού του: training cost.
Απαντήσεις
Amazon Titan — κοινές ερωτήσεις
Amazon Titan— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε September 2023. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
Amazon Titan— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Language, Image generation, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του semantic search, Image generation, Language modeling/generation, Code generation, Chat, Text-to-image, Translation. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.
Amazon Titan— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;
Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 4.8 × 10²⁴ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A100. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.
Amazon Titan— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Κανένα. Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο - τα βάρη του δεν δημοσιεύθηκαν ποτέ, οπότε δεν μπορεί να κατέβει ή να εκτελεστεί σε δικό σας υλικό σε καμία τιμή. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του.
Amazon Titan— είναι ανοιχτού κώδικα;
Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.
Amazon Titan— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 200B. 200B dense model https://importai.substack.com/p/import-ai-365-wmd-benchmark-amazon. Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.
Amazon Titan— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Amazon, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.