OpenDiLoCo 1.1B
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Prime Intellect
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 10 July 2024
- Autorzy
- Sami Jaghouar, Jack Min Ong, Johannes Hagemann
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation, Question answering
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 1.1B
- Dane treningowe
- tokens
"We adopt the same hyperparameters as TinyLlama (Zhang et al., 2024), employing a model with 1.1B parameters, a learning rate of 4e−4 and a batch size of 2048."
44000 steps "For the scaled-up 1.1B parameter experiment, we limit it to 44, 000 steps because of the 4× larger batch size. " batch size 2048 sequence length 1024 2048*1024*44000 = 92274688000
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 6.1 × 10²⁰ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
6ND = 6 FLOP / token / parameter * 1.1*10^9 parameters * 92274688000 tokens [see dataset size notes] = 6.0901294e+20 FLOP 4 replicas of 8xH100 (figure 8) -> 32 H100 GPUs
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA H100 SXM5 80GB
- Zastosowane chipy
- 32
- Pobór mocy
- 44.2 kW
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Open source
https://github.com/PrimeIntellect-ai/OpenDiLoCo Apache 2.0
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- OpenDiLoCo: An Open-Source Framework for Globally Distributed Low-Communication Training
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
OpenDiLoCo 1.1B został opublikowany przez Prime Intellect, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas July 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Jak to zostało wytrenowane
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 6.1 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
OpenDiLoCo 1.1B — częste pytania
OpenDiLoCo 1.1B— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Prime Intellect, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
OpenDiLoCo 1.1B— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w July 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
OpenDiLoCo 1.1B— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
OpenDiLoCo 1.1B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 6.1 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
OpenDiLoCo 1.1B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
OpenDiLoCo 1.1B— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
OpenDiLoCo 1.1B— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 1.1B. "We adopt the same hyperparameters as TinyLlama (Zhang et al., 2024), employing a model with 1.1B parameters, a learning rate of 4e−4 and a batch size of 2048.". Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.