Granite 13B

Pesi chiusi IBM 13B parametri November 2023

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.

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
IBM
Tipo di organizzazione
Industry
Paese
United States of America
Pubblicato
30 November 2023

Cosa fa

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

Dominio
Language
Compito
Chat, Language modeling/generation, Question answering, Text summarization

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.

parametri
13B

13 billion

Dati di addestramento
2,500,000,000,000 tokens

2.5T tokens, 1.875T words at 0.75 words/token https://www.ibm.com/docs/en/cloud-paks/cp-data/5.0.x?topic=models-granite-13b-chat-v2-model-card

Epoche
1

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
2.4 × 10²³ FLOP

Estimate using hardware: "Granite.13b.v1 used 256 A100 GPUs for 1056 hours and 120 TFLOPs. Granite.13b.v2 was trained on the same infrastructure for an additional 1152 hours with 120 TFLOPS, bringing the total to 2208 hours" Seems like 120 TFLOPS is the output per GPU after utilization, though they don't explicitly explain that part. That's 38% utilization. 256 * 2208 * 3600 * 120 TFLOPS = 2.44e23 Using 6ND: "The second version of the granite.13b models leverages an updated base model train…

Come è stato stabilito
Hardware,Operation counting

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 A100
Tempo di parete
2,208 hours (92 days)

"Granite.13b.v1 used 256 A100 GPUs for 1056 hours and 120 TFLOPs. Granite.13b.v2 was trained on the same infrastructure for an additional 1152 hours with 120 TFLOPS, bringing the total to 2208 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
Closed — provider access only
Accesso al modello
API access
Codice di addestramento
Unreleased

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
Record fiducia
Likely

Fonti

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

Riferimento
Granite Foundation Models
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Sfondo

Granite 13B è stato pubblicato da IBM, nel paese registrato come United States of America, durante November 2023. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di chat, Language modeling/generation, Question answering, Text summarization.

I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.

Come è stato addestrato

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 2.4 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Il set di addestramento si aggirava attorno a 2,500,000,000,000 token di testo

Risposte

Granite 13B — domande comuni

01

Granite 13B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 2.4 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. 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.

02

Granite 13B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.

03

Granite 13B— è open-source?

No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.

04

Granite 13B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 13B. 13 billion. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

05

Granite 13B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da IBM, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.

06

Granite 13B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in November 2023. 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.

07

Granite 13B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di chat, Language modeling/generation, Question answering, Text summarization. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

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.