PaLI-3
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,Google Research,Google Cloud
- Typ organizace
- Industry,Industry,Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 17 October 2023
- Autoři
- Xi Chen, Xiao Wang, Lucas Beyer, Alexander Kolesnikov, Jialin Wu, Paul Voigtlaender, Basil Mustafa, Sebastian Goodman, Ibrahim Alabdulmohsin, Piotr Padlewski, Daniel Salz, Xi Xiong, Daniel Vlasic, Filip Pavetic, Keran Rong, Tianli Yu, Daniel Keysers, Xiaohua Zhai, Radu Soricut
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Multimodal, Language, Vision
- Úkol
- Visual question answering, Character recognition (OCR), Image captioning
- Základní model
- UL2
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 5B
- Výcviková data
- tokens
5B
contrastive image pretraining at 224² then high‑res 812–1064²
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.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Confident
Table 2, Table 5
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- PaLI-3 Vision Language Models: Smaller, Faster, Stronger
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
PaLI-3 byl zveřejněn Google DeepMind,Google Research,Google Cloud, v zemi zaznamenané jako United States of America, během October 2023. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry,Industry,Industry.
funguje v oblasti Multimodal, Language, Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol visual question answering, Character recognition (OCR), Image captioning.
Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z UL2. Většina modelů na této úrovni je přizpůsobena z existující základny namísto toho, aby byla vytvořena od nuly.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Trénink a původ
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: sOTA improvement.
Odpovědi
PaLI-3 — běžné otázky
PaLI-3— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v October 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
PaLI-3— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Multimodal, Language, Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol visual question answering, Character recognition (OCR), Image captioning. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
PaLI-3— 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.
PaLI-3— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
PaLI-3— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 5B. 5B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
PaLI-3— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google DeepMind,Google Research,Google Cloud, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Industry,Industry.
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.