← Wszystkie modele

Profil modelu

MAP-Neo

University of Waterloo,01.AI,Wuhan University·Kanada·VII 2024·język
dane opublikowane
Indeks Świadomości
0,0009%
widełki: 0,0004%–0,0020%
Informacja (pojemność)
9,2×10⁶ bitów
widełki: 4,1×10⁶–2,1×10⁷
Energia treningu
111 MWh
widełki: 56 MWh–223 MWhsprzęt: NVIDIA H800 SXM5
Sprawność
0,3 bit/J
bitów wzorca z 1 dżula energii treningu

Jak policzono te liczby

dane opublikowane
  • ·parametry: dane opublikowane (Epoch AI, pewność: confident)
  • ·jednostki korelatora: estymata z parametrów (d∝P^⅓, proporcje dense transformera)
  • ·energia: compute ÷ sprawność NVIDIA H800 SXM5 (zmierzony sprzęt) × MFU 0,40 × PUE 1,2
  • ·utrwalenie kodu: 32× kotwicy Chinchilli (u=D/(20·P_tot), tokeny z compute; widełki ×÷7,1) — oś diagnostyczna v0 [nasze]

Bramka Mazurowska — pełna moc diagnostyczna (informacja × kod)

metoda z nagrania [Cybernetyka #2]

Dominik: „informacja razy kod" daje wyobrażenie o mocy diagnostycznej. Obie liczby liczymy z budowy modelu — zero testów.

Informacja
9,2×10⁶
bity — relacje wewnątrz sieci
Kod
1,1×10¹¹
bity — utrwalone wagi
Moc diagnostyczna
1018,0 bit²
pole = informacja × kod

Uczciwie: to nadal miara ilości (jak duży korelator), nie jakości — większy model ma większą moc. Cybernetyczna miara jakości czeka na fazę 2. „Kod = parametry×16 bitów" to nasze założenie techniczne, a prezentacja iloczynu jako POLA w bit² — nasza operacjonalizacja (Dominik mówi o iloczynie „informacja razy kod", nie o polu).

Utrwalenie kodu — diagnostyka

oś ilościowa · v0 [nasze] · niekanoniczna

Ile przepływów utrwalających przeszło przez drogi korelatora podczas nauki. Poniżej 0,3× — drogi słabo wydeptane, kod niejednoznaczny.

Pasmo
⚠ podejrzane dane
kategoria, nie wyścig
Utrwalenie
32×
widełki 4,5×228× · 1× = kotwica Chinchilli
Skala nasycona
97%
50% = kotwica · U% = u/(u+1)

Uczciwie: to oś ilościowa — wykrywacz kodu nieutrwalonego (kara za niedotrenowanie), nie ranking jakości. Obejmuje 1 z 3 czynników rejestracji Mazura (częstość; bez siły i świeżości bodźca, bez derejestracji) i nie widzi jakości danych treningowych. Nie wchodzi do Indeksu. Status: v0 [nasze] — czeka na walidację Dominika (pytanie D9).

Fizyczna kotwica — granica Landauera

termodynamika · nie benchmark

Fizyka wyznacza absolutne minimum energii na zapis jednego bitu: kT·ln2 ≈ 2,9×10⁻²¹ J. To obiektywny punkt odniesienia — mierzymy, ile rzędów wielkości ponad tym minimum model zapłacił za utrwalenie swoich wag.

Fizyczne minimum
3,2×10⁻¹⁰ J
kod × kT·ln2 — mniej się nie da
Realny trening
111 MWh
energia zapłacona naprawdę
Dystans od ideału
21,1 rzędu wielkości
= 10^21,1 × minimum
granica Landauera (0)mózg
14,5
MAP-Neo
21,1

Mózg jest o ~7 rzędów wielkości bliżej fizycznego ideału — termodynamiczny mistrz.

Uczciwie: to miara sprawności (te same dane co bity/dżul, w jednostkach fizyki) — nadal strona ilościowa. Miara jakości wymaga jeszcze licznika-kodu (wierności) — faza 2.

Ile drogi do mózgu?i

0,0009%
10⁻⁷%
Mózg (100%)

MAP-Neo osiąga 0,0009% potencjału mózgu — mózg ma ok. 120 000× więcej. Pasek jest logarytmiczny, więc każdy równy odcinek to ok. 10× wzrost.

Moment w historii

W dniu publikacji (VII 2024) MAP-Neo wyprzedzało go 136 modeli — na czele z:

W dniu premiery
#137
Do ówczesnego lidera
×48,5
Modeli przed premierą
201

Porównanie obejmuje 419 modeli ze zbioru — „#1” = najwyższy Indeks Świadomości wśród modeli opublikowanych przed premierą.

Pozycja w rankingu

#336 z 419
  1. #334OLMo 2 Furious 7B0,0009%
  2. #335Falcon Mamba0,0009%
  3. #336MAP-Neo0,0009%
  4. #337Mathstral0,0009%
  5. #338DCLM 7B0,0009%

Kontekst czasu

Każdy szary punkt to jeden z 419 modeli; MAP-Neo wyróżniony kolorem. Oś pionowa jest logarytmiczna, a przerywana linia u góry to mózg (100%).