Amazon Titan
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
- Amazon
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 28 September 2023
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language, Image generation
- Compito
- Semantic search, Image generation, Language modeling/generation, Code generation, Chat, Text-to-image, Translation
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
- 200B
- Dati di addestramento
- 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/
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
- 4.8 × 10²⁴ FLOP
- Come è stato stabilito
- 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
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
- Chip utilizzati
- 13,760
- Tempo di parete
- 1,152 hours (48 days)
- Utilizzo dell'hardware
- MFU 27.0%
- Consumo energetico
- 10.9 MW
- Costo di calcolo
- $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.
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.
- Modello Frontier
- Yes
- Probabilmente sopra 10²³ FLOP
- Yes
- Perché è monitorato
- Training cost
- Record fiducia
- Likely
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
Amazon Titan è stato pubblicato da Amazon, nel paese registrato come United States of America, durante September 2023. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Language, Image generation, ed è registrato come eseguire il compito di semantic search, Image generation, Language modeling/generation, Code generation, Chat, Text-to-image, Translation.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 4.8 × 10²⁴ 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 4,000,000,000,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: training cost.
Risposte
Amazon Titan — domande comuni
Amazon Titan— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 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.
Amazon Titan— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, Image generation, e viene registrato come gestire il compito di semantic search, Image generation, Language modeling/generation, Code generation, Chat, Text-to-image, Translation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Amazon Titan— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 4.8 × 10²⁴ 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.
Amazon Titan— 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.
Amazon Titan— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Amazon Titan— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 200B. 200B dense model https://importai.substack.com/p/import-ai-365-wmd-benchmark-amazon. 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.
Amazon Titan— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Amazon, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
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.