AFM-server
Aucune estimation
Aucun besoin matériel pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel, quelle que soit la taille. Il n'est accessible que via son fournisseur, et aucune carte graphique ne change cela.
Enregistrement terminé
Spécification complète
Tout ce qui concerne ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — contexte utile pour évaluer le travail fourni et sa comparaison 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 en porter plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Language modeling/generation
- Approach
- 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 détermine s'il tient sur une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- 7,400,000,000,000 tokens
- Époques
- 1
- Batch size
- 18,949,753
Not explicitly mentioned, but I assume the 7.4T 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 à virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, et non de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 4.3 × 10²⁴ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting,Hardware
"The AFM base models are dense decoder-only models that build on the Transformer architecture" "We train AFM-server from scratch for 6.3T tokens on 8192 TPUv4 chips, using a sequence length of 4096 and a batch-size of 4096 sequences." "For both models we perform continued pre-training at a sequence length of 8192, with another 1T tokens from a mixture that upweights math and code, and down-weights the bulk web-crawl." "The sustained model-flop-utilization (MFU) for this training run was appro…
L'entraînement
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels puces, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du mur.
- Matériel d'entraînement
- Google TPU v4
- Chips utilisés
- 8,192
- Hardware utilisation
- MFU 52.0%
- Consommation d'énergie
- 5.5 MW
- Cloud vendor
- Google Cloud
- Data centre
- Google us-central2-b
"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 bandwidth is orders of magnitude higher than the DCN. The sustained model-flop-utilization (MFU) for this training run was approximately 52%."
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui décide si l'une des chiffres de 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 jeu de données source applique lors du suivi des 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
- Likely
Currently in beta access only, but will be integrated into millions or billions of iPhones.
Sources
D'où provient 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 signifient les chiffres
Where it came from
AFM-server was published by Apple, in United States of America, in July 2024. The organisation is categorised as industry.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling/generation.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Entraînement et provenance
Producing it required around 4.3 × 10²⁴ FLOP of arithmetic, on Google TPU v4, which is a statement about the training budget rather than about inference.
Around 7,400,000,000,000 tokens went into training it.
Its inclusion criterion is significant use.
Réponses
AFM-server — Questions fréquentes
Who created AFM-server?
AFM-server was published by Apple, based in United States of America, categorised as industry.
When was AFM-server released?
AFM-server was published in July 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is AFM-server used for?
AFM-server works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train AFM-server?
Around 4.3 × 10²⁴ FLOP, on Google TPU v4. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run AFM-server?
None. AFM-server is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is AFM-server open source?
No. AFM-server has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does AFM-server have?
No parameter count has been published for AFM-server, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Dans l'autre sens
Regardez-la de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez connaître tout ce qu'elle pourra exécuter, commencez plutôt par le matériel.