Amazon Titan
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
- Amazon
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 28 September 2023
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language, Image generation
- Tâche
- Semantic search, Image generation, Language modeling/generation, Code generation, Chat, Text-to-image, 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
- 200B
- Données d'entraînement
- 4,000,000,000,000 tokens
200B dense model https://importai.substack.com/p/import-ai-365-wmd-benchmark-amazon
4T tokens of data, based on comments from amazon engineer James Hamilton at a 2024 talk: https://perspectives.mvdirona.com/2024/01/cidr-2024/ Also cited here: https://lifearchitect.ai/titan/
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
- 4.8 × 10²⁴ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware,Operation counting
trained using NVIDIA NeMo: https://blogs.nvidia.com/blog/nemo-amazon-titan/ 13,760 NVIDIA A100 chips (using 1,720 P4d nodes). It took 48 days to train. from https://importai.substack.com/p/import-ai-365-wmd-benchmark-amazon counting operations: 6*200000000000*4000000000000=4.8e+24 gpu usage: 312000000000000(FLOP/s)*0.3*13760*1152*3600=5.3413281792e+24
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
- Chips utilisés
- 13,760
- Temps en temps réel
- 1,152 hours (48 days)
- Utilisation du matériel
- MFU 27.0%
- Consommation d'énergie
- 10.9 MW
- Coût de calcul
- $7,933,465
6ND gives 4.8e24 Training took 48 days on 13,760 NVIDIA A100 chips –> 3.12e14 * 13760 * 48 * 24 * 3600 = 1.78e25 FLOPs at full utilization Implies 0.2696 MFU.
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
- API access
- 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.
- Modèle Frontier
- Yes
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- Training cost
- Confiance d'enregistrement
- Likely
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
Amazon Titan a été publié par Amazon, dans le pays enregistré comme United States of America, durant September 2023. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, Image generation, et est enregistré comme exécutant la tâche de semantic search, Image generation, Language modeling/generation, Code generation, Chat, Text-to-image, Translation.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 4.8 × 10²⁴ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'ensemble d'entraînement a duré environ 4,000,000,000,000 jetons de texte
Son critère d'inclusion : training cost.
Réponses
Amazon Titan — questions courantes
Amazon Titan— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans September 2023. 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.
Amazon Titan— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, Image generation, et est enregistré comme gérant la tâche de semantic search, Image generation, Language modeling/generation, Code generation, Chat, Text-to-image, Translation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Amazon Titan— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 4.8 × 10²⁴ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100. 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.
Amazon Titan— 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.
Amazon Titan— 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.
Amazon Titan— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 200B. 200B dense model https://importai.substack.com/p/import-ai-365-wmd-benchmark-amazon. 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.
Amazon Titan— qui l'a créé ?
Il a été publié par Amazon, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
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.