INTELLECT-1
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
- Prime Intellect,Hugging Face,Arcee AI
- Type d'organisation
- Industry,Industry,Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 29 November 2024
- Auteurs
- Sami Jaghouar, Jack Min Ong, Manveer Basra, Fares Obeid, Jannik Straube, Michael Keiblinger, Elie Bakouch, Lucas Atkins, Maziyar Panahi, Charles Goddard, Max Ryabinin, Johannes Hagemann
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Approche
- Self-supervised learning
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
- 10B
- Données d'entraînement
- 1,000,000,000,000 tokens
Table 1. "The total number of tokens in our data mix, processed with the Llama-3 tokenizer, consists of over 6 trillion tokens" however they only train the model with 1T.
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
- 6 × 10²² FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
10B parameters trained on 1T tokens: 6 * 10B * 1T = 6e22
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.
- Temps en temps réel
- 1,008 hours (42 days)
"The pre-training of INTELLECT-1 for 1 trillion tokens took place over 42 days, from October 10, 2024, to November 22, 2024"
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
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- INTELLECT-1 Technical Report
- Dernière mise à jour
- 22 December 2025
Ce que les chiffres signifient
Contexte
INTELLECT-1 a été publié par Prime Intellect,Hugging Face,Arcee AI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant November 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme industry,Industry,Industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language.
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.
Comment il a été entraîné
La production a nécessité des calculs totalisant environ 6 × 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 1,000,000,000,000 jetons de texte
Réponses
INTELLECT-1 — questions courantes
INTELLECT-1— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans November 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.
INTELLECT-1— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
INTELLECT-1— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 6 × 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.
INTELLECT-1— 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.
INTELLECT-1— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
INTELLECT-1— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 10B. 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.
INTELLECT-1— qui l'a créé ?
Il a été publié par Prime Intellect,Hugging Face,Arcee AI, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Industry,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.