Konan LLM 13B
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
- Konan Technology
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- Korea (Republic of)
- Publié
- 15 August 2023
- Auteurs
- Yang Seung-hyun, Wiretin, Changmin, Kim Jong-tae
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language, Vision
- Tâche
- Language modeling/generation
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
- 13.1B
- Données d'entraînement
- 492,000,000,000 tokens
'Konan LLM' has 13.1 billion parameters.
"492 billion total tokens" from https://techfinch.kr/ai/konan-technology-unveils-konan-llm--its-own-ai-language-model Since 2007, via the real-time AI analysis service pulseK, over 20.5 billion pieces of data have been independently secured. Among them, only 2 billion high-quality, large-scale data pieces have been used for training.
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
- 3.9 × 10²² FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
=13100000000 parameters * 492000000000 tokens [see dataset size notes] * 6 FLOP / token / parameter =3.86712 × 10^22 FLOP
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.
- Confiance d'enregistrement
- Likely
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Konan LLM: A Korean Large Language Model
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Konan LLM 13B a été publié par Konan Technology, dans le pays enregistré comme Korea (Republic of), durant August 2023. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 3.9 × 10²² FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 492,000,000,000 jetons de texte
Réponses
Konan LLM 13B — questions courantes
Konan LLM 13B— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 13.1B. 'Konan LLM' has 13.1 billion 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.
Konan LLM 13B— qui l'a créé ?
Il a été publié par Konan Technology, basé sur Korea (Republic of), une organisation catégorisée comme industry.
Konan LLM 13B— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans August 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.
Konan LLM 13B— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, Vision, 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.
Konan LLM 13B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 3.9 × 10²² FLOP. 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.
Konan LLM 13B— 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.
Konan LLM 13B— 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.
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.