TeleChat-3B
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
- China Telecom
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- China
- Publié
- 1 April 2024
- Auteurs
- Zhongjiang He, Zihan Wang, Xinzhang Liu, Shixuan Liu, Yitong Yao, Yuyao Huang, Xuelong Li, Yongxiang Li, Zhonghao Che, Zhaoxi Zhang, Yan Wang, Xin Wang, Luwen Pu, Huinan Xu, Ruiyu Fang, Yu Zhao, Jie Zhang, Xiaomeng Huang, Zhilong Lu, Jiaxin Peng, Wenjun Zheng, Shiquan Wang, Bingkai Yang, Xuewei he, Zhuoru Jiang, Qiyi Xie, Yanhan Zhang, Zhongqiu Li, Lingling Shi, Weiwei Fu, Yin Zhang, Zilu Huang, S…
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, Chat, Question answering, Text summarization, Code generation, Translation
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
- 3B
- Données d'entraînement
- tokens
Table 3
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
- 1.4 × 10²² FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
80 nodes, each having 8 Nvidia A100 Sxm 40GB GPUs 6 FLOP / token / parameter * 3*10^9 parameters * 0.8 * 10^12 tokens = 1.44e+22 FLOP
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
- NVIDIA A100 SXM4 40 GB
- Chips utilisés
- 640
- Consommation d'énergie
- 506.2 kW
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
- Unreleased
- 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.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 13
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- TELECHAT TECHNICAL REPORT
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Contexte
TeleChat-3B a été publié par China Telecom, dans le pays enregistré comme China, durant April 2024. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Chat, Question answering, Text summarization, Code generation, Translation.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Entraînement et provenance
La production a nécessité des calculs totalisant environ 1.4 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Réponses
TeleChat-3B — questions courantes
TeleChat-3B— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Chat, Question answering, Text summarization, Code generation, Translation. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
TeleChat-3B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1.4 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100 SXM4 40 GB. 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.
TeleChat-3B— 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.
TeleChat-3B— 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.
TeleChat-3B— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 3B. 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.
TeleChat-3B— qui l'a créé ?
Il a été publié par China Telecom, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.
TeleChat-3B— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans April 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.
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.