Florence-2-B (base)
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Microsoft
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 29 July 2024
- Autoři
- Bin Xiao, Haiping Wu, Weijian Xu, Xiyang Dai, Houdong Hu, Yumao Lu, Michael Zeng, Ce Liu, Lu Yuan
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Image captioning, Visual question answering, Image classification, Object detection
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 232M
- Výcviková data
- 22,879,290,000 tokens
232 million
We train our models with a mini-batch size of 2048/3072 (base/large) and an image size of 384×384 until reaching 3 billion effective training samples. Similar to [15, 29, 64, 92, 95], we further conduct high-resolution tuning with an image size of 768×768 for 0.5 billion samples for the base model and 0.1 billion samples for the large model. assuming (!) patches 14*14 and avg of 40 text tokens per image: 3*10^9*((384/14)^2+40) + 0.5*10^9*((768/14)^2+40) = 3.9016327e+12 tokens (Likely confid…
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 5.4 × 10²¹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
6ND = 6*232000000.00*3901632700000 = 5.4310727e+21
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Likely
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Florence-2: Advancing a Unified Representation for a Variety of Vision Tasks
- Nap poslední aktualizace
- 11 February 2026
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
Florence-2-B (base) byl zveřejněn Microsoft, v zemi zaznamenané jako United States of America, během July 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image captioning, Visual question answering, Image classification, Object detection.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Trénink a původ
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 5.4 × 10²¹ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Trénink spotřeboval korpus kolem 22,879,290,000 tokeny textu
Odpovědi
Florence-2-B (base) — běžné otázky
Florence-2-B (base)— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
Florence-2-B (base)— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Florence-2-B (base)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 232M. 232 million. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Florence-2-B (base)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Microsoft, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Florence-2-B (base)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v July 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Florence-2-B (base)— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image captioning, Visual question answering, Image classification, Object detection. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Florence-2-B (base)— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 5.4 × 10²¹ FLOP. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.