Nemotron-4 15B
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
- NVIDIA
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 27 February 2024
- Auteurs
- Jupinder Parmar, Shrimai Prabhumoye, Joseph Jennings, Mostofa Patwary, Sandeep Subramanian, Dan Su, Chen Zhu, Deepak Narayanan, Aastha Jhunjhunwala, Ayush Dattagupta, Vibhu Jawa, Jiwei Liu, Ameya Mahabaleshwarkar, Osvald Nitski, Annika Brundyn, James Maki, Miguel Martinez, Jiaxuan You, John Kamalu, Patrick LeGresley, Denys Fridman, Jared Casper, Ashwath Aithal, Oleksii Kuchaiev, Mohammad Shoeybi, …
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, Code generation, Question answering, Translation, Quantitative reasoning
- 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
- 15B
- Données d'entraînement
- tokens
15b
"15-billion-parameter large multilingual language model trained on 8 trillion text tokens"
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
- 7.5 × 10²³ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting,Hardware
6ND = 6 FLOP/token/parameter * 15*10^9 parameters * 8*10^12 tokens = 7.2e+23 FLOP "Nemotron-4 was trained using 384 DGX H100 nodes; each node contains 8 H100 80GB SXM5 GPUs based on the NVIDIA Hopper architecture (NVIDIA, 2022). Each H100 GPU has a peak throughput of 989 teraFLOP/s when doing 16-bit floating point (bfloat16) arithmetic without sparsity. Table 2 reports more detailed training schedule: 989*10^12 FLOP/sec * 3600 sec/hour * 24 hours * (768 gpus * 0.343 [reported utilization] * 0…
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 H100 SXM5 80GB
- Chips utilisés
- 3,072
- Temps en temps réel
- 312 hours (13 days)
- Utilisation du matériel
- MFU 30.5%
- Consommation d'énergie
- 4.3 MW
"Training was completed in approximately 13 calendar days."
MFU shown in Table 2
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.
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Nemotron-4 15B Technical Report
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
Nemotron-4 15B a été publié par NVIDIA, dans le pays enregistré comme United States of America, durant February 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, Code generation, Question answering, Translation, Quantitative reasoning.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Comment il a été entraîné
La production a nécessité des calculs totalisant environ 7.5 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Réponses
Nemotron-4 15B — questions courantes
Nemotron-4 15B— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Code generation, Question answering, Translation, Quantitative reasoning. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Nemotron-4 15B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 7.5 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.
Nemotron-4 15B— 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.
Nemotron-4 15B— 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.
Nemotron-4 15B— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 15B. 15b. 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.
Nemotron-4 15B— qui l'a créé ?
Il a été publié par NVIDIA, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
Nemotron-4 15B— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans February 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.