Cohere Command Light

Zárt súlyok Cohere 6B Paraméterek November 2023

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
Cohere
Szervezet típusa
Industry
Ország
Canada
Közölt
30 November 2023

Mit csinál

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

Tartomány
Language
Feladat
Language generation, Chat, Text summarization, Language modeling/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
6B

6B https://aws.amazon.com/bedrock/cohere-command-embed/

Képzési adatok
tokens

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 × 10²² FLOP

https://docs.cohere.com/docs/environmental-impact 2700kg CO2 equivalent. Cohere used this calculator: https://mlco2.github.io/impact/ This calculator claims that ~40000 TPUv3 hours causes ~3000 kg CO2 emissions in the "us-west1", "us-west2", and "us-west3" regions. Not clear what region the data center Cohere used was in. Google has data centers around the world; *most* regions are similarly carbon intensive as us-west but north-america-northeast is 10x less carbon intensive and south Asia is…

Hogyan jött létre
Hardware

A tréning futás

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

Képzési hardver
Google TPU v4

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
API access
Képzés kód
Unreleased

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Speculative

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Cohere’s Embed and Command Light Models with Fine-tuning Now Available on Amazon Bedrock
Utoljára frissítve
28 November 2025

Mit jelentenek a számok

Erről a modelről

Cohere Command Light ki lett adva által Cohere, az országban rögzítve mint Canada, alatt November 2023. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language generation, Chat, Text summarization, 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 betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 1 × 10²² FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v4. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Válaszok

Cohere Command Light — gyakori kérdések

01

Cohere Command Light— Nyílt forráskódú?

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

02

Cohere Command Light— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 6B. 6B https://aws.amazon.com/bedrock/cohere-command-embed/. 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.

03

Cohere Command Light— Ki készítette ezt?

Kiadta Cohere, alapján Canada, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

04

Cohere Command Light— Mikor adták ki?

Kibocsátották a November 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

05

Cohere Command Light— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language generation, Chat, Text summarization, Language modeling/generation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

06

Cohere Command Light— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 1 × 10²² FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v4. 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.

07

Cohere Command Light— 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.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

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..