← Wszystkie modele

Profil modelu

Yi-34B

01.AI·Chiny·XI 2023·język
popularny lokalniedane opublikowane
Indeks Świadomości
0,0026%
widełki: 0,0012%–0,0060%
Informacja (pojemność)
2,8×10⁷ bitów
widełki: 1,2×10⁷–6,3×10⁷
Energia treningu
652 MWh
widełki: 326 MWh–1,3 GWhsprzęt: NVIDIA A100
Sprawność
0,2 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 A100 (zmierzony sprzęt) × MFU 0,40 × PUE 1,2
  • ·utrwalenie kodu: 4,40× 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
2,8×10⁷
bity — relacje wewnątrz sieci
Kod
5,4×10¹¹
bity — utrwalone wagi
Moc diagnostyczna
1019,2 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
silnie dotrenowany
kategoria, nie wyścig
Utrwalenie
4,4×
widełki 0,6×31× · 1× = kotwica Chinchilli
Skala nasycona
81%
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
1,6×10⁻⁹ J
kod × kT·ln2 — mniej się nie da
Realny trening
652 MWh
energia zapłacona naprawdę
Dystans od ideału
21,2 rzędu wielkości
= 10^21,2 × minimum
granica Landauera (0)mózg
14,5
Yi-34B
21,2

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

0,0026%
10⁻⁷%
Mózg (100%)

Yi-34B osiąga 0,0026% potencjału mózgu — mózg ma ok. 38 000× więcej. Pasek jest logarytmiczny, więc każdy równy odcinek to ok. 10× wzrost.

Moment w historii

W dniu publikacji (XI 2023) Yi-34B wyprzedzało go 36 modeli — na czele z:

W dniu premiery
#37
Do ówczesnego lidera
×16,0
Modeli przed premierą
110

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

Pozycja w rankingu

#222 z 419
  1. #220Yi-1.5-34B0,0026%
  2. #221ALLaM 34B0,0026%
  3. #222Yi-34B0,0026%
  4. #223Code Llama-34B0,0026%
  5. #224Llama 2-34B0,0026%

Rodzina Yi

5 wersji

Od Yi-34B (XI 2023) do Yi-Lightning (X 2024) indeks linii urósł ×2,3. Punkty na wykresie są klikalne — każdy prowadzi do profilu wersji.

  1. XI 2023Yi-34B0,0026%
  2. V 2024Yi-1.5-34B0,0026%
  3. V 2024Yi-1.5-9B0,0010%
  4. V 2024Yi-Large0,0056%
  5. X 2024Yi-Lightning0,0060%

Kontekst czasu

Każdy szary punkt to jeden z 419 modeli; Yi-34B wyróżniony kolorem. Oś pionowa jest logarytmiczna, a przerywana linia u góry to mózg (100%).