ALLaM adapted 70B

Zamknięte wagi Saudi Data and Artificial Intelligence Authority 70B parametry May 2024

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
Saudi Data and Artificial Intelligence Authority
Typ organizacji
Industry,Government
Kraj
Saudi Arabia
Opublikowany
21 May 2024
Autorzy
Saudi Data and Artificial Intelligence Authority

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Language
Zadanie
Language modeling/generation, Translation, Question answering
Model bazowy
Llama 2-70B
Format numeryczny
BF16

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry
70B
Dane treningowe
600,000,000,000 tokens

"For the ALLaM-70B model, we only train up to 600B tokens"

Epoki
1

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
1.1 × 10²⁴ FLOP

Llama 70B: 8.1e+23 Finetune: 6*70000000000*600000000000=252000000000000000000000 Total: 1062000000000000000000000

Przebieg szkolenia

Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.

Sprzęt do trenowania
NVIDIA A100

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
Unreleased

not yet released

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

SOTA at Arabic MMLU benchmarks, all results in this paper: https://openreview.net/pdf?id=MscdsFVZrN

Zapisz pewność
Confident
Cytaty
69

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
ALLaM: Large Language Models for Arabic and English
Ostatnio zaktualizowane
25 May 2026

Co oznaczają liczby

Skąd to pochodzi

ALLaM adapted 70B został opublikowany przez Saudi Data and Artificial Intelligence Authority, w kraju zapisanym jako Saudi Arabia, podczas May 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry,Government.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Translation, Question answering.

Opiera się na Llama 2-70B. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.

To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.

Co poszło w budowę tego

Trening zajmował około 1.1 × 10²⁴ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Zbiór treningowy trwał około 600,000,000,000 Tokeny tekstu.

Kryterium włączenia: sOTA improvement.

Odpowiedzi

ALLaM adapted 70B — częste pytania

01

ALLaM adapted 70B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Saudi Data and Artificial Intelligence Authority, oparty na Saudi Arabia, organizacja sklasyfikowana jako industry,Government.

02

ALLaM adapted 70B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w May 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

03

ALLaM adapted 70B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Translation, Question answering. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

04

ALLaM adapted 70B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 1.1 × 10²⁴ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100. 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.

05

ALLaM adapted 70B— 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.

06

ALLaM adapted 70B— czy jest open weight?

Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.

07

ALLaM adapted 70B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 70B. 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.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 25 May 2026

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.