InternLM
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
- Shanghai AI Lab,SenseTime
- Typ organizacji
- Academia,Industry
- Kraj
- China, Hong Kong
- Opublikowany
- 6 July 2023
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 104B
- Dane treningowe
- 1,600,000,000,000 tokens
"We present InternLM, a multilingual foundational language model with 104B parameters"
"InternLM is pre-trained on a large corpora with 1.6T 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
- 10 × 10²³ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
6 * 104b * 1.6T = 9.984e23
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 SXM4 80 GB
- Koszt obliczeniowy
- $1,505,257
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
Though they released 7b and 20b models (https://github.com/InternLM/InternLM/tree/main/model_cards) 100b model is not found
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Model bazowy
- Yes
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Confident
(from Google-translated page) "In addition to using academic datasets to evaluate InternLM, we also use human examinations to assess its capabilities. InternLM can achieve good scores on examination benchmarks such as MMLU, AGIEval, C-Eval, and GAOKAO-bench that cover different languages and subjects, scoring higher than ChatGPT on multiple benchmarks"
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Ostatnio zaktualizowane
- 18 December 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
InternLM został opublikowany przez Shanghai AI Lab,SenseTime, w kraju zapisanym jako China, podczas July 2023. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Szkolenie i pochodzenie
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 10 × 10²³ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Trening zużył korpus około 1,600,000,000,000 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: sOTA improvement.
Odpowiedzi
InternLM — częste pytania
InternLM— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Shanghai AI Lab,SenseTime, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Industry.
InternLM— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w July 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
InternLM— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
InternLM— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 10 × 10²³ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. 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.
InternLM— 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.
InternLM— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
InternLM— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 104B. "We present InternLM, a multilingual foundational language model with 104B parameters". 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.