ERNIE-ViLG 2.0
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
- Baidu,Wuhan University of Science and Technology
- Typ organizace
- Industry,Academia
- Země
- China
- Publikováno
- 28 March 2023
- Autoři
- Zhida Feng, Zhenyu Zhang, Xintong Yu, Yewei Fang, Lanxin Li, Xuyi Chen, Yuxiang Lu, Jiaxiang Liu, Weichong Yin, Shikun Feng, Yu Sun, Li Chen, Hao Tian, Hua Wu, Haifeng Wang
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Image generation
- Úkol
- Image generation
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 24B
- Výcviková data
- 11,141,120,000,000 tokens
"we train ERNIEViLG 2.0 and scale up the model size to 24B parameters."
"The training data consists of 170M image-text pairs, including publicly available English datasets like LAION [28] and a series of internal Chinese datasets. The image autoencoder is trained on the same set. For images with English captions, we translate them with Baidu Translate API3 to get the Chinese version."
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
- 4.7 × 10²² FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
312000000000000 FLOP / GPU / sec [A100 reported, bf16 assumed]* 432 hours * 3600 sec / hour * 320 GPUs * 0.3 [assumed utilization] = 4.658135e+22 FLOP
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA A100
- Používané čipy
- 320
- Doba reálného času
- 432 hours (18 days)
- Příkon
- 255.2 kW
"We train ERNIE-ViLG 2.0 on 320 Tesla A100 GPUs for 18 days." 18*24=432
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
- API access
- Tréninkový kód
- Unreleased
https://wenxin.baidu.com/ernie-vilg
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- ERNIE-ViLG 2.0: Improving Text-to-Image Diffusion Model with Knowledge-Enhanced Mixture-of-Denoising-Experts
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Pozadí
ERNIE-ViLG 2.0 byl zveřejněn Baidu,Wuhan University of Science and Technology, v zemi zaznamenané jako China, během March 2023. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry,Academia.
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image generation.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Trénink a původ
Trenovací běh spotřeboval asi 4.7 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Trénink spotřeboval korpus kolem 11,141,120,000,000 tokeny textu
Odpovědi
ERNIE-ViLG 2.0 — běžné otázky
ERNIE-ViLG 2.0— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 24B. "we train ERNIEViLG 2.0 and scale up the model size to 24B parameters.". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
ERNIE-ViLG 2.0— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Baidu,Wuhan University of Science and Technology, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry,Academia.
ERNIE-ViLG 2.0— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v March 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
ERNIE-ViLG 2.0— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image generation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
ERNIE-ViLG 2.0— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 4.7 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. 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.
ERNIE-ViLG 2.0— 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.
ERNIE-ViLG 2.0— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
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.