ALLaM adapted 70B
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Saudi Data and Artificial Intelligence Authority
- Organisatietype
- Industry,Government
- Land
- Saudi Arabia
- Gepubliceerd
- 21 May 2024
- Auteurs
- Saudi Data and Artificial Intelligence Authority
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling/generation, Translation, Question answering
- Basis model
- Llama 2-70B
- Numerieke indeling
- BF16
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 70B
- Training gegevens
- 600,000,000,000 tokens
- Epochs
- 1
"For the ALLaM-70B model, we only train up to 600B tokens"
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 1.1 × 10²⁴ FLOP
Llama 70B: 8.1e+23 Finetune: 6*70000000000*600000000000=252000000000000000000000 Total: 1062000000000000000000000
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA A100
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- Unreleased
- Training code
- Unreleased
not yet released
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarschijnlijk boven de 10²³ FLOP
- Yes
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 69
SOTA at Arabic MMLU benchmarks, all results in this paper: https://openreview.net/pdf?id=MscdsFVZrN
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- ALLaM: Large Language Models for Arabic and English
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
ALLaM adapted 70B werd gepubliceerd door Saudi Data and Artificial Intelligence Authority, in het land geregistreerd als Saudi Arabia, tijdens May 2024. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry,Government.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation, Translation, Question answering.
Het bouwt voort op Llama 2-70B. De meeste modellen op deze schaal zijn aangepast van een bestaande basis in plaats van vanuit het niets gebouwd.
Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
De training run verbruikte ongeveer 1.1 × 10²⁴ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA A100. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
De trainingsset liep naar ongeveer 600,000,000,000 tekstokens
De inclusiecriteria: sOTA improvement.
Antwoorden
ALLaM adapted 70B — veelgestelde vragen
ALLaM adapted 70B— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Saudi Data and Artificial Intelligence Authority, gebaseerd op Saudi Arabia, een organisatie geclassificeerd als industry,Government.
ALLaM adapted 70B— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in May 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
ALLaM adapted 70B— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Translation, Question answering. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
ALLaM adapted 70B— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 1.1 × 10²⁴ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA A100. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
ALLaM adapted 70B— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
ALLaM adapted 70B— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
ALLaM adapted 70B— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 70B. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.