Amazon Titan
Nincs becslés
Ennekhez a modellhez nincs hardverkövetelmény
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így azt semmilyen méretben nem lehet letölteni vagy saját hardveren futtatni. Csak az adattovábbítóján keresztül érhető el, és semmilyen grafikus kártya nem változtat ezen..
Felvételen
Teljes specifikáció
Minden adatok ezen a modellen. A legtöbb leírás arról szól, hogyan volt kiképzve, nem pedig arról, hogyan fut — hasznos háttérinformáció arra vonatkozóan, hogy mennyi munka került bele, és hogyan viszonyul más méretű modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Amazon
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Kiadva
- 28 September 2023
Mit csinál
A modell által épített probléma területek. Egy modell több különbözőt is tartalmazhat.
- Irányítószám
- 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 meghatározzák, hogy illeszkedik-e egy adott grafikus kártyára.
- Paraméterek
- 200B
- Képzési adatok
- 4,000,000,000,000 tokens
200B dense model https://importai.substack.com/p/import-ai-365-wmd-benchmark-amazon
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 betanításához végzett aritmetikai műveletek, amelyet lebegőpontos műveletekben mérnek. Ez a tréning futásának költségét méri, nem azt, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 4.8 × 10²⁴ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware,Operation counting
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
A képzési futam
A kiképzéshez fizikailag szükséges volt: milyen chipek, hány, meddig és mennyi áramot vett le a hálózatról.
- Képzési hardver
- NVIDIA A100
- Felhasznált chipek
- 13,760
- Wall-clock time
- 1,152 hours (48 days)
- Hardware utilisation
- MFU 27.0%
- Energiafogyasztás
- 10.9 MW
- Compute cost
- $7,933,465
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.
Elérhetőség
Hogy megszerezheted-e a modellt és futtathatod a saját hardvereden, ami eldönti, hogy a ezen az oldalon szereplő grafikus kártyák adatai alkalmazhatóak-e.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- API access
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék, amelyeket a forráshalmaz alkalmaz, amikor figyelemmel kíséri a figyelemre méltó modelleket, és mennyire biztos a bejegyzésben.
- Frontier model
- Yes
- Valószínűleg 10²³ FLOP felett
- Yes
- Miért követik nyomon
- Training cost
- Rögzítési bizalom
- Likely
Források
Honnan származik ez a rekord és mikor ellenőrizték utoljára.
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentek a számok
Mit jelent ez a modell?
Amazon Titan was published by Amazon, in United States of America, in September 2023. The organisation is categorised as industry.
It works in Language, Image generation, and is recorded as doing semantic search, Image generation, Language modeling/generation, Code generation, Chat, Text-to-image, Translation.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Mi került a megépítésébe
Training it took roughly 4.8 × 10²⁴ FLOP of computation, on NVIDIA A100 — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
The training set ran to roughly 4,000,000,000,000 tokens.
Its inclusion criterion is training cost.
Válaszok
Amazon Titan — Gyakran ismételt kérdések
When was Amazon Titan released?
Amazon Titan was published in September 2023. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Amazon Titan used for?
Amazon Titan works in Language, Image generation, and is recorded as handling semantic search, Image generation, Language modeling/generation, Code generation, Chat, Text-to-image, Translation. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train Amazon Titan?
Around 4.8 × 10²⁴ FLOP, on NVIDIA A100. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run Amazon Titan?
None. Amazon Titan is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Amazon Titan open source?
No. Amazon Titan has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Amazon Titan have?
Amazon Titan has 200B parameters. 200B dense model https://importai.substack.com/p/import-ai-365-wmd-benchmark-amazon. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Amazon Titan?
Amazon Titan was published by Amazon, based in United States of America, categorised as industry.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már rendelkezik egy kártyával és szeretné tudni, hogy minden mit fog futtatni, kérjük, folytassa., kezdje a hardverrel inkább.