Amazon Titan

Zárt súlyok Amazon 200B Paraméterek September 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
Amazon
Szervezet típusa
Industry
Ország
United States of America
Közölt
28 September 2023

Mit csinál

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

Tartomány
Language, Image generation
Feladat
Semantic search, Image generation, Language modeling/generation, Code generation, Chat, Text-to-image, Translation

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
200B

200B dense model https://importai.substack.com/p/import-ai-365-wmd-benchmark-amazon

Képzési adatok
4,000,000,000,000 tokens

4T tokens of data, based on comments from amazon engineer James Hamilton at a 2024 talk: https://perspectives.mvdirona.com/2024/01/cidr-2024/ Also cited here: https://lifearchitect.ai/titan/

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
4.8 × 10²⁴ FLOP

trained using NVIDIA NeMo: https://blogs.nvidia.com/blog/nemo-amazon-titan/ 13,760 NVIDIA A100 chips (using 1,720 P4d nodes). It took 48 days to train. from https://importai.substack.com/p/import-ai-365-wmd-benchmark-amazon counting operations: 6*200000000000*4000000000000=4.8e+24 gpu usage: 312000000000000(FLOP/s)*0.3*13760*1152*3600=5.3413281792e+24

Hogyan jött létre
Hardware,Operation counting

A tréning futás

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

Képzési hardver
NVIDIA A100
Használt chipek
13,760
Fali óra idő
1,152 hours (48 days)
Hardverhasználat
MFU 27.0%

6ND gives 4.8e24 Training took 48 days on 13,760 NVIDIA A100 chips –> 3.12e14 * 13760 * 48 * 24 * 3600 = 1.78e25 FLOPs at full utilization Implies 0.2696 MFU.

Teljesítményfogyasztás
10.9 MW
Számítási költség
$7,933,465

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.

Határmodell
Yes
Valószínűleg 10²³ FLOP felett
Yes
Miért követik nyomon
Training cost
Nyilvántartási bizalom
Likely

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Utoljára frissítve
28 November 2025

Mit jelentenek a számok

Mit jelent ez a modell

Amazon Titan ki lett adva által Amazon, az országban rögzítve mint United States of America, alatt September 2023. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

Működik a területen a Language, Image generation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása semantic search, Image generation, Language modeling/generation, Code generation, Chat, Text-to-image, Translation.

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 4.8 × 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 4,000,000,000,000 szöveg tokenjei

A kiválasztási kritériuma: training cost.

Válaszok

Amazon Titan — gyakori kérdések

01

Amazon Titan— Mikor adták ki?

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

02

Amazon Titan— Mire használják?

Működik a területen a Language, Image generation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot semantic search, Image generation, Language modeling/generation, Code generation, Chat, Text-to-image, Translation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

03

Amazon Titan— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 4.8 × 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.

04

Amazon Titan— 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.

05

Amazon Titan— Nyílt forráskódú?

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

06

Amazon Titan— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 200B. 200B dense model https://importai.substack.com/p/import-ai-365-wmd-benchmark-amazon. 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.

07

Amazon Titan— Ki készítette ezt?

Kiadta Amazon, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

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..