Diamond

Apri i pesi University of Geneva,University of Edinburgh,Microsoft Research May 2024

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
University of Geneva,University of Edinburgh,Microsoft Research
Tipo di organizzazione
Academia,Academia,Industry
Paese
Switzerland, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America
Pubblicato
20 May 2024
Autori
Eloi Alonso, Adam Jelley, Vincent Micheli, Anssi Kanervisto, Amos Storkey, Tim Pearce, François Fleuret

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Games
Compito
Atari

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
8 × 10²⁰ FLOP

82600000000000*9022.8*3600*0.3=8.0490594e+20

Come è stato stabilito
Hardware

La corsa di addestramento

Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.

Hardware di addestramento
NVIDIA GeForce RTX 4090
Tempo di parete
9,023 hours (376 days)

"We trained DIAMOND from scratch for 5 random seeds on each game. Each run utilized around 12GB of VRAM and took approximately 2.9 days on a single Nvidia RTX 4090 (1.03 GPU years in total)." 1.03*365*24 = 9022.8

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 (unrestricted)

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Record fiducia
Likely

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Diffusion for World Modeling: Visual Details Matter in Atari
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Da dove è venuto

Diamond è stato pubblicato da University of Geneva,University of Edinburgh,Microsoft Research, nel paese registrato come Switzerland, durante May 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Industry.

Funziona nel dominio di Games, ed è registrato come eseguire il compito di atari.

I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile.

Come è stato addestrato

Il run di addestramento ha consumato circa 8 × 10²⁰ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA GeForce RTX 4090. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Risposte

Diamond — domande comuni

01

Diamond— 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.

02

Diamond— 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.

03

Diamond— 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.

04

Diamond— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da University of Geneva,University of Edinburgh,Microsoft Research, basato su Switzerland, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Industry.

05

Diamond— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in May 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.

06

Diamond— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Games, e viene registrato come gestire il compito di atari. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

07

Diamond— Dove posso scaricarlo?

I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.

08

Diamond— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 8 × 10²⁰ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA GeForce RTX 4090. 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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.