Cohere Command Light
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
- Cohere
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- Canada
- Opublikowany
- 30 November 2023
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language generation, Chat, Text summarization, Language modeling/generation
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 6B
- Dane treningowe
- tokens
6B https://aws.amazon.com/bedrock/cohere-command-embed/
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 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
https://docs.cohere.com/docs/environmental-impact 2700kg CO2 equivalent. Cohere used this calculator: https://mlco2.github.io/impact/ This calculator claims that ~40000 TPUv3 hours causes ~3000 kg CO2 emissions in the "us-west1", "us-west2", and "us-west3" regions. Not clear what region the data center Cohere used was in. Google has data centers around the world; *most* regions are similarly carbon intensive as us-west but north-america-northeast is 10x less carbon intensive and south Asia is…
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- Google TPU v4
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
- API access
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Speculative
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Cohere’s Embed and Command Light Models with Fine-tuning Now Available on Amazon Bedrock
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Cohere Command Light został opublikowany przez Cohere, w kraju zapisanym jako Canada, podczas November 2023. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language generation, Chat, Text summarization, Language modeling/generation.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Jak to zostało wytrenowane
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 1 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v4. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
Cohere Command Light — częste pytania
Cohere Command Light— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Cohere Command Light— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 6B. 6B https://aws.amazon.com/bedrock/cohere-command-embed/. 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.
Cohere Command Light— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Cohere, oparty na Canada, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Cohere Command Light— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w November 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Cohere Command Light— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language generation, Chat, Text summarization, Language modeling/generation. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
Cohere Command Light— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v4. 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.
Cohere Command Light— 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.
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.