Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello sono open weight, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri. Ogni figura di memory e velocità parte da quel numero, quindi preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata..
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- NVIDIA,Meta AI
- Tipo di organizzazione
- Industry,Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 12 June 2024
- Autori
- Zhilin Wang, Yi Dong, Olivier Delalleau, Jiaqi Zeng, Gerald Shen, Daniel Egert, Jimmy Zhang, Makesh Narsimhan Sreedhar, Oleksii Kuchaiev
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling
- Approccio
- Reinforcement learning
- Modello di base
- Llama 3.1-70B
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- tokens
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 7.9 × 10²⁴ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
- Addestramento fine
- 1 × 10²⁰ FLOP
Taken from Llama 3.1 70B as the finetuning compute is multiple orders of magnitude lower
Llama 3.1 70B: 7.929e+24 FT (see Appendix F): 32+64=96 hours on a single H100 Compute: 96*60*60*989500000000000*0.3=102591360000000000000=1e20
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Tempo di parete
- 96 hours
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Open — downloadable
- Accesso al modello
- Open weights (restricted use)
- Codice di addestramento
- Unreleased
- Hugging Face
- nvidia
Your use of this model is governed by the NVIDIA Open Model License. Additional Information: Llama 3.1 Community License Agreement (branding restrictions + cap size of 700M MAu for commercial use). https://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Probabilmente sopra 10²³ FLOP
- Yes
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Confident
"As of 1 Oct 2024, Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct performs best on Arena Hard, AlpacaEval 2 LC (verified tab) and MT Bench (GPT-4-Turbo)"
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- https://www.semanticscholar.org/paper/HelpSteer2%3A-Open-source-dataset-for-training-reward-Wang-Dong/f590d8926dd12345a3bd22253461850f5ca4b3ed
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct è stato pubblicato da NVIDIA,Meta AI, nel paese registrato come United States of America, durante June 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry,Industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling.
Invece di essere addestrato da zero, è derivato da Llama 3.1-70B. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.
Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione nvidia.
Addestramento e provenienza
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 7.9 × 10²⁴ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.
Risposte
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct — domande comuni
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Non possiamo dire. Ha pesi aperti, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, e ogni calcolo di memoria e velocità parte da quel numero. Preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— è open-source?
I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da NVIDIA,Meta AI, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Industry.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— Dove posso scaricarlo?
I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione nvidia. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 7.9 × 10²⁴ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.