Multi-Token Prediction 13B
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
- Facebook AI Research
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America, France
- Közölt
- 30 April 2024
- Szerzők
- Fabian Gloeckle, Badr Youbi Idrissi, Baptiste Rozière, David Lopez-Paz, Gabriel Synnaeve
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Code generation
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
- 13B
- Képzési adatok
- tokens
13B (Figure 1)
209.7B (Table S13)
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
- 1.5 × 10²³ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
"training all models reported in the paper required around 500K GPU hours of computation on hardware of type A100-80GB and H100." A100-80 GB peak FLOP/s [assumed fp16 precision]: 77970000000000 H100 peak FLOP/s [assumed SXM5 TensorCore]: 989000000000000 assuming 50/50 usage: (77970000000000+989000000000000)*0.5*500000hours*3600s*0.3=2.880819e+23 for ALL models in the paper assuming this model has taken around 16% of all used compute (https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Yc-HAdYgn6e9SUIliMaQ…
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA A100 SXM4 80 GB,NVIDIA H100 SXM5 80GB
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
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
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Multi-Token Prediction 13B ki lett adva által Facebook AI Research, az országban rögzítve mint United States of America, alatt April 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása code generation.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 1.5 × 10²³ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100 SXM4 80 GB,NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
Multi-Token Prediction 13B — gyakori kérdések
Multi-Token Prediction 13B— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.5 × 10²³ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100 SXM4 80 GB,NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.
Multi-Token Prediction 13B— 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.
Multi-Token Prediction 13B— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Multi-Token Prediction 13B— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 13B. 13B (Figure 1). 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.
Multi-Token Prediction 13B— Ki készítette ezt?
Kiadta Facebook AI Research, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Multi-Token Prediction 13B— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Multi-Token Prediction 13B— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot code generation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
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..