Ön eğitim 12 gün içinde tamamlanabilirdi, ancak Beam'in takviyeli öğrenimi 10.500 adet GB300 çipini dört hafta boyunca tam kapasiteyle çalıştırdı. Reflection AI @reflection_ai kurucu ortağı ve CEO'su Misha Laskin, açık model Beam'in eğitim maliyetlerini açıkladı. Bu şirket, 2026 yılından önce iki eski Google DeepMind araştırmacısı tarafından kuruldu ve bu yıl Nisan ayında 25 milyar dolarlık önceden değerleme ile yeni bir finansman turu tamamladı. Beam'in toplam parametre sayısı 501 milyar, etkin parametre sayısı 23 milyar; ön eğitim 23,8 trilyon token tüketti ve ağırlıklar 16 Ekim'de Apache 2.0 lisansıyla açıklandı. Hesaplama kaynaklarının dağılımı tersine dönmüş durumda. Ön eğitim, 6.144 adet GB300 NVL72 çipi üzerinde gerçekleşti ve Laskin'e göre şu anki altyapıyla yaklaşık 12 günde tamamlanabilirdi. RL aşaması ise aynı tip 10.500 çipi, dört hafta boyunca sürekli çalıştırdı; bu, yaklaşık 40.000 GB300 haftasına denk geliyor ve ön eğitimdeki yaklaşık 10.000 GB300 haftasının dört katı. Tüketilen FLOPs miktarı ise daha yüksek.
0xMediaPaylaş
Kaynak:Orijinalini göster
Yasal Uyarı: Bu sayfadaki bilgiler üçüncü şahıslardan alınmış olabilir ve KuCoin'in görüşlerini veya fikirlerini yansıtmayabilir. Bu içerik, herhangi bir beyan veya garanti olmaksızın yalnızca genel bilgilendirme amacıyla sağlanmıştır ve finansal veya yatırım tavsiyesi olarak yorumlanamaz. KuCoin, herhangi bir hata veya eksiklikten veya bu bilgilerin kullanımından kaynaklanan sonuçtan sorumlu değildir.
Dijital varlıklara yapılan yatırımlar riskli olabilir. Lütfen bir ürünün risklerini ve risk toleransınızı kendi finansal koşullarınıza göre dikkatlice değerlendirin. Daha fazla bilgi için lütfen Kullanım Koşullarımıza ve Risk Açıklamamıza bakınız.