Kosmos-1
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
- 1 March 2023
- Autoři
- Shaohan Huang, Li Dong, Wenhui Wang, Yaru Hao, Saksham Singhal, Shuming Ma, Tengchao Lv, Lei Cui, Owais Khan Mohammed, Barun Patra, Qiang Liu, Kriti Aggarwal, Zewen Chi, Johan Bjorck, Vishrav Chaudhary, Subhojit Som, Xia Song, Furu Wei
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Multimodal, Language, Vision
- Úkol
- Visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation, Chat, Question answering, Document classification, Image classification, Visual puzzles
- Základní model
- ViT-G/14 (LiT)
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 1.6B
- Výcviková data
- 360,000,000,000 tokens
- Velikost dávky
- 1,200,000
"The total number of parameters of KOSMOS-1 is about 1.6B" "The MLLM component has 24 layers with 2,048 hidden dimensions, 8,192 FFN intermediate size, and 32 attention heads, resulting in about 1.3B parameters."
"We use a batch size of 1.2 million tokens (0.5 million tokens from text corpora, 0.5 million tokens from image-caption pairs, and 0.2 million tokens from interleaved data) and train KOSMOS-1 for 300k steps, corresponding to about 360 billion tokens."
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
- 3.5 × 10²¹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 1.6 * 10^9 parameters [assuming all parameters were updated each step including vision encoder] * 360 * 10^9 tokens = 3.456e+21 FLOP "Likely" confidence because the number of trained parameters could be slightly less
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
MIT license https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/kosmos-1 (repo refers to code and weights of Kosmos-2, not Kosmos-1)
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
- Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Kosmos-1 byl zveřejněn Microsoft, v zemi zaznamenané jako United States of America, během March 2023. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.
funguje v oblasti Multimodal, Language, Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation, Chat, Question answering, Document classification, Image classification, Visual puzzles.
Staví na ViT-G/14 (LiT). Většina modelů na této úrovni je přizpůsobena z existující základny namísto toho, aby byla vytvořena od nuly.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Trénink a původ
Trenovací běh spotřeboval asi 3.5 × 10²¹ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Tréninková sada běžela na přibližně 360,000,000,000 tokeny textu
Odpovědi
Kosmos-1 — běžné otázky
Kosmos-1— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 3.5 × 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.
Kosmos-1— 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.
Kosmos-1— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Kosmos-1— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 1.6B. "The total number of parameters of KOSMOS-1 is about 1.6B" "The MLLM component has 24 layers with 2,048 hidden dimensions, 8,192 FFN intermediate size, and 32 attention heads, resulting in about 1.3B parameters.". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Kosmos-1— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Microsoft, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Kosmos-1— 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.
Kosmos-1— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Multimodal, Language, Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation, Chat, Question answering, Document classification, Image classification, Visual puzzles. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
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.