DISTRO
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Nous Research
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 26 August 2024
- Autores
- Bowen Peng, Jeffrey Quesnelle, Dillon Rolnick, Ari Lotter, Umer H. Adil, Esteban La Rocca
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling/generation, Chat, Question answering
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 1.2B
- Datos de entrenamiento
- 100,000,000,000 tokens
1.2B
Total Steps 25000 Sequence Length 2048 Batch Size 2048 (4M tokens) Total Tokens 104.8576B
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 7.1 × 10²⁰ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting,Hardware
6 FLOP / parameter / token * 1.2*10^9 parameters * 104857600000 tokens = 7.5497472e+20 FLOP 989500000000000 FLOP / GPU / sec [bf16 assumed] *19.8 hours * 3600 sec / hour * 32 GPUs * 0.3 [assumed utilization] = 6.7710298e+20 FLOP sqrt(6.7710298e+20*7.5497472e+20) = 7.1497946e+20
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA H100 SXM5 80GB
- Chips utilizados
- 32
- Tiempo de reloj
- 20 hours
- Consumo de energía
- 44.2 kW
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- A PRELIMINARY REPORT ON DISTRO
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
DISTRO fue publicado por Nous Research, en el país registrado como United States of America, durante August 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Chat, Question answering.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Cómo fue entrenado
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 7.1 × 10²⁰ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA H100 SXM5 80GB. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 100,000,000,000 tokens de texto
Respuestas
DISTRO — preguntas comunes
DISTRO— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Nous Research, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
DISTRO— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en August 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
DISTRO— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Chat, Question answering. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
DISTRO— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 7.1 × 10²⁰ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA H100 SXM5 80GB. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
DISTRO— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
DISTRO— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
DISTRO— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 1.2B. 1.2B. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.