Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu są OPEN, ale nie opublikowano liczby parametrów. Każda figura dotycząca MEMORY i prędkości zaczyna się od tej liczby, więc wolelibyśmy nic nie pokazywać niż wymyśloną estymację..
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
- NVIDIA,Meta AI
- Typ organizacji
- Industry,Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 12 June 2024
- Autorzy
- Zhilin Wang, Yi Dong, Olivier Delalleau, Jiaqi Zeng, Gerald Shen, Daniel Egert, Jimmy Zhang, Makesh Narsimhan Sreedhar, Oleksii Kuchaiev
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
- Podejście
- Reinforcement learning
- Model bazowy
- Llama 3.1-70B
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
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
- 7.9 × 10²⁴ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
- Dostosowywanie obliczeń
- 1 × 10²⁰ FLOP
Taken from Llama 3.1 70B as the finetuning compute is multiple orders of magnitude lower
Llama 3.1 70B: 7.929e+24 FT (see Appendix F): 32+64=96 hours on a single H100 Compute: 96*60*60*989500000000000*0.3=102591360000000000000=1e20
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Czas rzeczywisty
- 96 hours
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
- Open — downloadable
- Dostęp do modelu
- Open weights (restricted use)
- Kod treningowy
- Unreleased
- Hugging Face
- nvidia
Your use of this model is governed by the NVIDIA Open Model License. Additional Information: Llama 3.1 Community License Agreement (branding restrictions + cap size of 700M MAu for commercial use). https://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Confident
"As of 1 Oct 2024, Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct performs best on Arena Hard, AlpacaEval 2 LC (verified tab) and MT Bench (GPT-4-Turbo)"
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- https://www.semanticscholar.org/paper/HelpSteer2%3A-Open-source-dataset-for-training-reward-Wang-Dong/f590d8926dd12345a3bd22253461850f5ca4b3ed
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct został opublikowany przez NVIDIA,Meta AI, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas June 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to industry,Industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z Llama 3.1-70B. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.
Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją nvidia.
Szkolenie i pochodzenie
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 7.9 × 10²⁴ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: sOTA improvement.
Odpowiedzi
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct — częste pytania
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Nie możemy powiedzieć. Ma otwarte wagi, ale nie opublikowano liczby parametrów, a wszelkie obliczenia pamięci i prędkości zaczynają się od tej liczby. Wolimy nie pokazywać niczego niż fałszywą szacunkową wartość.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— czy jest open weight?
Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez NVIDIA,Meta AI, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Industry.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w June 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— Gdzie mogę to pobrać?
Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją nvidia. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 7.9 × 10²⁴ FLOP. 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.
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.