NVLM-X 72B
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
- NVIDIA
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 22 October 2024
- Autori
- Wenliang Dai, Nayeon Lee, Boxin Wang, Zhuolin Yang, Zihan Liu, Jon Barker, Tuomas Rintamaki, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Wei Ping
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision, Language
- Compito
- Language modeling/generation, Vision-language generation, Question answering, Code generation, Translation, Quantitative reasoning
- Modello di base
- Qwen2-72B,InternViT-6B
- Formato numerico
- BF16
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
- 72B
- Dati di addestramento
- 45,875,200,000 tokens
- Epoche
- 1
72B
Pre-training Global batch size 2,048 Sequence length in the LLM decoder 512 Downsampling of visual tokens 1024->256 # of visual token per tile 256 # of tiles 1 # of training steps 20K 2048 * (512 + 256 * 1) * 20000 = 31,457,280,000 SFT: Global batch size 256 Sequence length in the LLM decoder 1,024 # of visual token per tile 256 # of tiles 6+1 # of training steps 20K 256 * (1,024 + 256*7) * 20000 = 14417920000 31,457,280,000 +14417920000 = 45875200000
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 × 10²⁴ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
- Addestramento fine
- 2 × 10²² FLOP
3.02e24 FLOP (Qwen2-72B compute) + 19818086000000000000000 = 3.0398181e+24
6*72B*45875200000 = 1.9818086e+22
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 H100 SXM5 80GB
- Chip utilizzati
- 128
- Consumo energetico
- 176.4 kW
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.
- 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.
- Riferimento
- NVLM: Open Frontier-Class Multimodal LLMs
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
NVLM-X 72B è stato pubblicato da NVIDIA, nel paese registrato come United States of America, durante October 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Vision, Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Vision-language generation, Question answering, Code generation, Translation, Quantitative reasoning.
Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, Qwen2-72B,InternViT-6B. La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Addestramento e provenienza
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 3 × 10²⁴ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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 45,875,200,000 token di testo
È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: training cost.
Risposte
NVLM-X 72B — domande comuni
NVLM-X 72B— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
NVLM-X 72B— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 72B. 72B. 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.
NVLM-X 72B— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da NVIDIA, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
NVLM-X 72B— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 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.
NVLM-X 72B— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Vision-language generation, Question answering, Code generation, Translation, Quantitative reasoning. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
NVLM-X 72B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 3 × 10²⁴ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.
NVLM-X 72B— 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.
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.