Kosmos-1
Žádný odhad
Žádné hardwareové požadavky na tento model
Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..
Záznam.
Plná specifikace
Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.
Původ
Kdo vybudoval 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 vyvinut. 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 na kolik dat byl vytrénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje o tom, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Parametry
- 1.6B
- Tréninková 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."
Výpočet trénování
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál trénink, nikoli jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočet trénování
- 3.5 × 10²¹ FLOP
- Jak bylo založeno
- 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 na tuto stránku vztahují jakákoliv čísla grafických karet.
- Váhy
- 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 klasifikováno
Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.
- Záznam důvěry
- Likely
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models
- Naposledy aktualizováno
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Kosmos-1 was published by Microsoft, in United States of America, in March 2023. industry is the category the publisher falls under.
It works in Multimodal, Language, Vision, and is recorded as doing visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation, Chat, Question answering, Document classification, Image classification, Visual puzzles.
It builds on ViT-G/14 (LiT), which is why it shares that model's general shape and size.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Trénink a původ
The training run consumed about 3.5 × 10²¹ FLOP. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
The training set ran to roughly 360,000,000,000 tokens.
Odpovědi
Kosmos-1 — Časté dotazy
How much compute was used to train Kosmos-1?
Around 3.5 × 10²¹ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run Kosmos-1?
None. Kosmos-1 is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Kosmos-1 open source?
No. Kosmos-1 has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Kosmos-1 have?
Kosmos-1 has 1.6B parameters. "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.". That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Kosmos-1?
Kosmos-1 was published by Microsoft, based in United States of America, categorised as industry.
When was Kosmos-1 released?
Kosmos-1 was published in March 2023. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Kosmos-1 used for?
Kosmos-1 works in Multimodal, Language, Vision, and is recorded as handling visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation, Chat, Question answering, Document classification, Image classification, Visual puzzles. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
Druhý směr
Když se na to podíváte z druhé strany?
Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.