Konan LLM 13B
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
- Konan Technology
- Organisatietype
- Industry
- Land
- Korea (Republic of)
- Gepubliceerd
- 15 August 2023
- Auteurs
- Yang Seung-hyun, Wiretin, Changmin, Kim Jong-tae
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language, Vision
- Taak
- Language modeling/generation
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
- 13.1B
- Training gegevens
- 492,000,000,000 tokens
'Konan LLM' has 13.1 billion parameters.
"492 billion total tokens" from https://techfinch.kr/ai/konan-technology-unveils-konan-llm--its-own-ai-language-model Since 2007, via the real-time AI analysis service pulseK, over 20.5 billion pieces of data have been independently secured. Among them, only 2 billion high-quality, large-scale data pieces have been used for training.
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
- 3.9 × 10²² FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
=13100000000 parameters * 492000000000 tokens [see dataset size notes] * 6 FLOP / token / parameter =3.86712 × 10^22 FLOP
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
- Hosted access (no API)
- Training code
- Unreleased
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.
- Record vertrouwen
- Likely
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Konan LLM: A Korean Large Language Model
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
Konan LLM 13B werd gepubliceerd door Konan Technology, in het land geregistreerd als Korea (Republic of), tijdens August 2023. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.
Het werkt in het domein van Language, Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
Training kostte een rekensbudget van ongeveer 3.9 × 10²² FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Het is getraind op een corpus van ongeveer 492,000,000,000 tekstokens
Antwoorden
Konan LLM 13B — veelgestelde vragen
Konan LLM 13B— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 13.1B. 'Konan LLM' has 13.1 billion parameters. 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.
Konan LLM 13B— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Konan Technology, gebaseerd op Korea (Republic of), een organisatie geclassificeerd als industry.
Konan LLM 13B— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in August 2023. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Konan LLM 13B— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
Konan LLM 13B— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 3.9 × 10²² FLOP. 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.
Konan LLM 13B— 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.
Konan LLM 13B— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
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.