EXAONE 1.0
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
- LG
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- Korea (Republic of)
- Pubblicato
- 14 December 2021
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Multimodal, Language, Vision
- Compito
- Translation, Language modeling/generation, Visual question answering
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
- 300B
- 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
- 1.7 × 10²⁴ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
No indication of how images are processed. Supposing they used something like ViT-H/14, and training images were 512x512 (they state "EXAONE shows remarkable performance such as [...] offering 1024x1024 sized image output", but typically this size of image training would only be done during a relatively short, final stage of pre-training), there would be 37x37 = 1,369 patches per image 1,369 * 250 million = around 342 billion image patch embeddings. 300M parameters * (342 billion + 600 billion)…
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Costo di calcolo
- $2,702,636
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
- Unreleased
- 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
- Speculative
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Ultimo aggiornamento
- 1 December 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
EXAONE 1.0 è stato pubblicato da LG, nel paese registrato come Korea (Republic of), durante December 2021. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, ed è registrato come eseguire il compito di translation, Language modeling/generation, Visual question answering.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Addestramento e provenienza
Il run di addestramento ha consumato circa 1.7 × 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: training cost.
Risposte
EXAONE 1.0 — domande comuni
EXAONE 1.0— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 300B. 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.
EXAONE 1.0— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da LG, basato su Korea (Republic of), un'organizzazione categorizzata come industry.
EXAONE 1.0— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in December 2021. 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.
EXAONE 1.0— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, e viene registrato come gestire il compito di translation, Language modeling/generation, Visual question answering. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
EXAONE 1.0— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.7 × 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.
EXAONE 1.0— 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.
EXAONE 1.0— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
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.