ALLaM adapted 70B

Zárt súlyok Saudi Data and Artificial Intelligence Authority 70B Paraméterek May 2024

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
Saudi Data and Artificial Intelligence Authority
Szervezet típusa
Industry,Government
Ország
Saudi Arabia
Közölt
21 May 2024
Szerzők
Saudi Data and Artificial Intelligence Authority

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Language
Feladat
Language modeling/generation, Translation, Question answering
Alapmodell
Llama 2-70B
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
70B
Képzési adatok
600,000,000,000 tokens

"For the ALLaM-70B model, we only train up to 600B tokens"

Epochok
1

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
1.1 × 10²⁴ FLOP

Llama 70B: 8.1e+23 Finetune: 6*70000000000*600000000000=252000000000000000000000 Total: 1062000000000000000000000

A tréning futás

Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.

Képzési hardver
NVIDIA A100

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
Unreleased
Képzés kód
Unreleased

not yet released

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
SOTA improvement

SOTA at Arabic MMLU benchmarks, all results in this paper: https://openreview.net/pdf?id=MscdsFVZrN

Nyilvántartási bizalom
Confident
Hivatkozások
69

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
ALLaM: Large Language Models for Arabic and English
Utoljára frissítve
25 May 2026

Mit jelentenek a számok

Honnan jött

ALLaM adapted 70B ki lett adva által Saudi Data and Artificial Intelligence Authority, az országban rögzítve mint Saudi Arabia, alatt May 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,Government.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Translation, Question answering.

Ez alapoz. Llama 2-70B. A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.

Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.

Mi került a felépítésébe

A képzés futás körülbelül 1.1 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

A tanító készlet kb. futott 600,000,000,000 szöveg tokenjei

A kiválasztási kritériuma: sOTA improvement.

Válaszok

ALLaM adapted 70B — gyakori kérdések

01

ALLaM adapted 70B— Ki készítette ezt?

Kiadta Saudi Data and Artificial Intelligence Authority, alapján Saudi Arabia, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Government.

02

ALLaM adapted 70B— Mikor adták ki?

Kibocsátották a May 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

03

ALLaM adapted 70B— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Translation, Question answering. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

04

ALLaM adapted 70B— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 1.1 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100. 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.

05

ALLaM adapted 70B— 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.

06

ALLaM adapted 70B— Nyílt forráskódú?

Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.

07

ALLaM adapted 70B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 70B. 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.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 25 May 2026

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..