Demist-2
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
- Darktrace
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Közölt
- 17 April 2025
- Szerzők
- Miguel Neves Fonseca, Philip Sellars, Tim Bazalgette
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling/generation, Text classification, Question answering, Entity embedding
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
- 95M
- Képzési adatok
- 351,000,000,000 tokens
- Epochok
- 1.8
95M
C4: We extracted a 305 billion token subset URIs: We extracted the available URIs from several Common Crawl web scrapes. This allowed us to create a large corpus of 10 billion tokens. Linked Hostnames: Using the Common Crawl dataset, we extracted the observed links between web pages. <..> We further processed this data into rows of hostnames that shared linking properties which totaled 11 billion tokens. HTTP Data: 25 billion tokens. 305 + 10 + 11 + 25 = 351 b tokens "1.2 million optimization …
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
- 4.6 × 10²⁰ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting,Hardware
6 FLOP / parameter / token * 95 * 10^6 parameters * 351 * 10^9 tokens [see dataset size notes] *1.8 epochs = 3.60126e+20 FLOP 312000000000000 FLOP / GPU / sec [A100 reported] * 8 GPUs * 216 hours [9 days reported] * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 5.8226688e+20 FLOP sqrt(3.60126e+20 * 5.8226688e+20) = 4.579186e+20 FLOP
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
- 8
- Fali óra idő
- 216 hours (9 days)
- Teljesítményfogyasztás
- 6.3 kW
- Felhőszolgáltató
- AWS,Amazon Web Services
"DEMIST-2 was trained on 8 A100 GPUs over a nine-day period using the AWS Sagemaker platform." 9 days = 216 hours
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
- Hosted access (no API)
- 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
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- DEMIST-2: Darktrace Embedding Model for Investigation of Security Threats
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Demist-2 ki lett adva által Darktrace, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt April 2025. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Text classification, Question answering, Entity embedding.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Képzés és származás
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 4.6 × 10²⁰ 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 képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 351,000,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
Demist-2 — gyakori kérdések
Demist-2— Ki készítette ezt?
Kiadta Darktrace, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Demist-2— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2025.
Demist-2— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Text classification, Question answering, Entity embedding. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
Demist-2— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 4.6 × 10²⁰ 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.
Demist-2— 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.
Demist-2— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Demist-2— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 95M. 95M. 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.
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..