Diamond

Otwórz wagi University of Geneva,University of Edinburgh,Microsoft Research May 2024

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
University of Geneva,University of Edinburgh,Microsoft Research
Typ organizacji
Academia,Academia,Industry
Kraj
Switzerland, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America
Opublikowany
20 May 2024
Autorzy
Eloi Alonso, Adam Jelley, Vincent Micheli, Anssi Kanervisto, Amos Storkey, Tim Pearce, François Fleuret

Co to robi

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

Domena
Games
Zadanie
Atari

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
8 × 10²⁰ FLOP

82600000000000*9022.8*3600*0.3=8.0490594e+20

Jak to zostało ustalone
Hardware

Przebieg szkolenia

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

Sprzęt do trenowania
NVIDIA GeForce RTX 4090
Czas rzeczywisty
9,023 hours (376 days)

"We trained DIAMOND from scratch for 5 random seeds on each game. Each run utilized around 12GB of VRAM and took approximately 2.9 days on a single Nvidia RTX 4090 (1.03 GPU years in total)." 1.03*365*24 = 9022.8

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 (unrestricted)

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Zapisz pewność
Likely

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
Diffusion for World Modeling: Visual Details Matter in Atari
Ostatnio zaktualizowane
28 November 2025

Co oznaczają liczby

Skąd to pochodzi

Diamond został opublikowany przez University of Geneva,University of Edinburgh,Microsoft Research, w kraju zapisanym jako Switzerland, podczas May 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Academia,Industry.

Działa w dziedzinie Games, i jest zapisany jako wykonujący zadanie atari.

Opublikowane wagi oznaczają, że model działa na twojej maszynie, a nie na czyjejś, co sprawia, że poniższe pytanie dotyczące sprzętu jest w ogóle możliwe do odpowiedzi.

Jak to zostało wytrenowane

Trening zajmował około 8 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA GeForce RTX 4090. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Odpowiedzi

Diamond — częste pytania

01

Diamond— 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.

02

Diamond— 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.

03

Diamond— ile ma parametrów?

Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.

04

Diamond— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez University of Geneva,University of Edinburgh,Microsoft Research, oparty na Switzerland, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Industry.

05

Diamond— 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.

06

Diamond— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Games, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie atari. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

07

Diamond— Gdzie mogę to pobrać?

Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.

08

Diamond— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 8 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA GeForce RTX 4090. 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.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

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.