Luminous-supreme
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
- Aleph Alpha
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- Germany
- Pubblicato
- 15 August 2022
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language generation
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
- 70B
- Dati di addestramento
- 1,069,300,000,000 tokens
"~70B"
from the table Total Size: 2.77 + 0.79 + 0.18 + 0.07 + 0.06 + 0.02 = 3.89 TB Tokens: 761.41B + 217.15B + 49.47B + 19.29B + 16.49B + 5.49B = 1069.30B 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
- 3.5 × 10²³ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware,Operation counting
"~839000h" GPU-hours on A100s, per Environmental Impact section of model card. 312 trillion * 839000 * 3600 * 0.3 = 2.8e23 6ND = 6*70B*1069.30B = 4.49106e+23 sqrt(2.8e23*4.49106e+23) = 3.54612... × 10^23 reported here: 167TFLOPS https://docs.aleph-alpha.com/docs/Deprecated%20Luminous/Deprecated-Luminous/model-card/
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 SXM4 40 GB,NVIDIA A100 SXM4 80 GB
- Chip utilizzati
- 512
- Tempo di parete
- 2,016 hours (84 days)
Approximately 12 weeks = 2016 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
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Model Card Luminous
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
Luminous-supreme è stato pubblicato da Aleph Alpha, nel paese registrato come Germany, durante August 2022. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language generation.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Come è stato addestrato
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 3.5 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 40 GB,NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 1,069,300,000,000 token di testo
Risposte
Luminous-supreme — domande comuni
Luminous-supreme— 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.
Luminous-supreme— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Luminous-supreme— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 70B. "~70B". 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.
Luminous-supreme— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Aleph Alpha, basato su Germany, un'organizzazione categorizzata come industry.
Luminous-supreme— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in August 2022. 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.
Luminous-supreme— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
Luminous-supreme— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 3.5 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 40 GB,NVIDIA A100 SXM4 80 GB. 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.