JEST++
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
- Google DeepMind
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 25 June 2024
- Autoři
- Talfan Evans, Nikhil Parthasarathy, Hamza Merzic, Olivier J. Henaff
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Image classification
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- 131,072,000,000,000 tokens
4b training examples seen (figure 1) The vision encoder takes images resized to (256 x 256) and the text-encoder tokenizes text with the sentencepiece tokenizer [26] trained on the English C4 dataset [39]. We crop the text to the first 64 tokens. visual encoder: ViT-B/16 4*10^9*((256/16)^2 + 64) = 1.28e+12 tokens (text and image)
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
- 1.9 × 10²¹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Other
1.9*10^21 from figure 1 and table 1 there is slight disrepancy (within confidence interval) between sigclip/jest++ training compute ratio if we compare epoch's estimated compute and table 1
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- Google TPU v5e
- Používané čipy
- 256
- Příkon
- 113.7 kW
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
- Confident
- Citace
- 30
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Data curation via joint example selection further accelerates multimodal learning
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
JEST++ byl zveřejněn Google DeepMind, v zemi zaznamenané jako United States of America, během June 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image classification.
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 1.9 × 10²¹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v5e. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Bylo to trénováno na korpusu asi 131,072,000,000,000 tokeny textu
Odpovědi
JEST++ — běžné otázky
JEST++— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
JEST++— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
JEST++— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google DeepMind, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
JEST++— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
JEST++— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image classification. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
JEST++— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.9 × 10²¹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v5e. 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.
JEST++— 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.
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.