AFM-on-device
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Apple
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 29 July 2024
- Auteurs
- Andy Narayanan, Aonan Zhang, Bowen Zhang, Chen Chen, Chong Wang, Chung-Cheng Chiu, David Qiu, Deepak Gopinath, Dian Ang Yap, Dong Yin, Feng Nan, Floris Weers, Guoli Yin, Haoshuo Huang, Jianyu Wang, Jiarui Lu, John Peebles, Ke Ye, Mark Lee, Nan Du, Qibin Chen, Quentin Keunebroek, Ruoming Pang, Sam Wiseman, Syd Evans, Tao Lei, Tom Gunter, Vivek Rathod, Xiang Kong, Xianzhi Du, Yanghao Li, Yongqiang W…
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Language modeling/generation
- Approche
- Self-supervised learning
- Format numérique
- BF16
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 2.7B
- Données d'entraînement
- 7,588,000,000,000 tokens
- Époques
- 1
- Taille de lot
- 18,949,753
Table 1, sum of non-embedding and embedding parameters
Not explicitly mentioned, but I assume the 7.588T tokens do not involve multiple epochs.
Main pretraining uses sequence length of 4096 tokens; 4096 sequences per batch. During the "continued" pre-training stage, sequence length is upped to 8192 while batch size remains 4096. During context lengthening, sequence length is upped to 32768 while "the recipe is similar to that used for continued pre-training" implies same batch size of 4096. Weighting batch sizes by number of tokens seen in each stage: exp((6.3T * ln(4096 * 4096) + 1T * ln(8192 * 4096) + 100B * ln(32768 * 4096))/ 7.4T)…
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 4.5 × 10²³ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
Model was initialized from a pruned version of a 6.4B parameter model trained using the same recipe as AFM-server. Assuming "same recipe" involves training for the full 6.3T tokens, this implies 6 * 6.3T * 6.4B = 2.42e23 FLOP. The pruning masks are learned by training over 188B tokens, which suggests 6 * 188B * 6.4B = 7.22e21 FLOPs. Pretraining is then run over 6.3T tokens; however, labels are a convex combination of true labels and the predicted labels from the unpruned 6.4B model. Since thi…
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- Google TPU v5p
- Chips utilisés
- 2,048
- Utilisation du matériel
- MFU 52.0%
- Consommation d'énergie
- 2.2 MW
- Fournisseur de cloud
- Google Cloud
- Centre de données
- Google us-east (either us-east1 or us-east5)
MFU is stated for AFM-server, assumed similar. If anything, this is likely a lower bound as training is done on a single slice of TPU chips compared to the 8 slices for AFM-server. "AFM-server was trained on 8192 TPUv4 chips provisioned as 8 × 1024 chip slices, where slices are connected together by the data-center network (DCN) [Chowdhery et al., 2022]. Only data-parallelism crosses the slice boundary, other types of state sharding are within-slice only as the within-slice interconnect bandwi…
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Hosted access (no API)
- Code d'entraînement
- Unreleased
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- Significant use
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Currently in beta access only, but will be integrated into millions or billions of iPhones.
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Apple Intelligence Foundation Language Models
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Contexte
AFM-on-device a été publié par Apple, dans le pays enregistré comme United States of America, durant July 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a consommé environ 4.5 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v5p. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 7,588,000,000,000 jetons de texte
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : significant use.
Réponses
AFM-on-device — questions courantes
AFM-on-device— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
AFM-on-device— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
AFM-on-device— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 2.7B. Table 1, sum of non-embedding and embedding parameters. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
AFM-on-device— qui l'a créé ?
Il a été publié par Apple, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
AFM-on-device— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans July 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
AFM-on-device— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
AFM-on-device— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 4.5 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v5p. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.