Hawk
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
- Google DeepMind
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 29 February 2024
- Autores
- Soham De, Samuel L. Smith, Anushan Fernando, Aleksandar Botev, George Cristian-Muraru, Albert Gu, Ruba Haroun, Leonard Berrada, Yutian Chen, Srivatsan Srinivasan, Guillaume Desjardins, Arnaud Doucet, David Budden, Yee Whye Teh, Razvan Pascanu, Nando De Freitas, Caglar Gulcehre
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
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
- 7B
- Datos de entrenamiento
- 300,000,000,000 tokens
"All three model families are trained at a range of model scales from 100M to 7B parameters, with an additional Griffin model with 14 billion parameters."
Table 1
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
- 4 × 10²¹ FLOP
- Cómo se estableció
- Reported
Figure 1.a Digitized and found 3.95e21 for biggest Hawk model
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
- Google TPU v3
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
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
- Griffin: Mixing Gated Linear Recurrences with Local Attention for Efficient Language Models
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
Hawk fue publicado por Google DeepMind, en el país registrado como United States of America, durante February 2024. Sale de una organización categorizada como industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Chat.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Entrenamiento y procedencia
El entrenamiento consumió alrededor de 4 × 10²¹ FLOP, en hardware registrado como Google TPU v3. 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 300,000,000,000 tokens de texto
Respuestas
Hawk — preguntas comunes
Hawk— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 4 × 10²¹ FLOP, en hardware registrado como Google TPU v3. 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.
Hawk— ¿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.
Hawk— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Hawk— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 7B. "All three model families are trained at a range of model scales from 100M to 7B parameters, with an additional Griffin model with 14 billion parameters.". 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.
Hawk— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google DeepMind, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Hawk— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en February 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.
Hawk— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Chat. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
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.