AFM-on-device
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Apple
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 29 July 2024
- Szerzők
- Andy Narayanan, Aonan Zhang, Bowen Zhang, Chen Chen, Chong Wang, Chung-Cheng Chiu, David Qiu, Deepak Gopinath, Dian Ang Yap, Dong Yin, Feng Nan, Floris Weers, Guoli Yin, Haoshuo Huang, Jianyu Wang, Jiarui Lu, John Peebles, Ke Ye, Mark Lee, Nan Du, Qibin Chen, Quentin Keunebroek, Ruoming Pang, Sam Wiseman, Syd Evans, Tao Lei, Tom Gunter, Vivek Rathod, Xiang Kong, Xianzhi Du, Yanghao Li, Yongqiang W…
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling/generation
- Megközelítés
- Self-supervised learning
- Numerikus formátum
- BF16
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 2.7B
- Képzési adatok
- 7,588,000,000,000 tokens
- Epochok
- 1
- Tételméret
- 18,949,753
Table 1, sum of non-embedding and embedding parameters
Not explicitly mentioned, but I assume the 7.588T tokens do not involve multiple epochs.
Main pretraining uses sequence length of 4096 tokens; 4096 sequences per batch. During the "continued" pre-training stage, sequence length is upped to 8192 while batch size remains 4096. During context lengthening, sequence length is upped to 32768 while "the recipe is similar to that used for continued pre-training" implies same batch size of 4096. Weighting batch sizes by number of tokens seen in each stage: exp((6.3T * ln(4096 * 4096) + 1T * ln(8192 * 4096) + 100B * ln(32768 * 4096))/ 7.4T)…
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 4.5 × 10²³ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
Model was initialized from a pruned version of a 6.4B parameter model trained using the same recipe as AFM-server. Assuming "same recipe" involves training for the full 6.3T tokens, this implies 6 * 6.3T * 6.4B = 2.42e23 FLOP. The pruning masks are learned by training over 188B tokens, which suggests 6 * 188B * 6.4B = 7.22e21 FLOPs. Pretraining is then run over 6.3T tokens; however, labels are a convex combination of true labels and the predicted labels from the unpruned 6.4B model. Since thi…
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- Google TPU v5p
- Használt chipek
- 2,048
- Hardverhasználat
- MFU 52.0%
- Teljesítményfogyasztás
- 2.2 MW
- Felhőszolgáltató
- Google Cloud
- Adatközpont
- Google us-east (either us-east1 or us-east5)
MFU is stated for AFM-server, assumed similar. If anything, this is likely a lower bound as training is done on a single slice of TPU chips compared to the 8 slices for AFM-server. "AFM-server was trained on 8192 TPUv4 chips provisioned as 8 × 1024 chip slices, where slices are connected together by the data-center network (DCN) [Chowdhery et al., 2022]. Only data-parallelism crosses the slice boundary, other types of state sharding are within-slice only as the within-slice interconnect bandwi…
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Hosted access (no API)
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Valószínűleg 10²³ FLOP felett
- Yes
- Miért követik nyomon
- Significant use
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Currently in beta access only, but will be integrated into millions or billions of iPhones.
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Apple Intelligence Foundation Language Models
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
AFM-on-device ki lett adva által Apple, az országban rögzítve mint United States of America, alatt July 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 4.5 × 10²³ FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v5p. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 7,588,000,000,000 szöveg tokenjei
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: significant use.
Válaszok
AFM-on-device — gyakori kérdések
AFM-on-device— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
AFM-on-device— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
AFM-on-device— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 2.7B. Table 1, sum of non-embedding and embedding parameters. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
AFM-on-device— Ki készítette ezt?
Kiadta Apple, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
AFM-on-device— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
AFM-on-device— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
AFM-on-device— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 4.5 × 10²³ FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v5p. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..