ViT-22B
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
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 10 February 2023
- Autoři
- Mostafa Dehghani, Josip Djolonga, Basil Mustafa, Piotr Padlewski, Jonathan Heek, Justin Gilmer, Andreas Steiner, Mathilde Caron, Robert Geirhos, Ibrahim Alabdulmohsin, Rodolphe Jenatton, Lucas Beyer, Michael Tschannen, Anurag Arnab, Xiao Wang, Carlos Riquelme, Matthias Minderer, Joan Puigcerver, Utku Evci, Manoj Kumar, Sjoerd van Steenkiste, Gamaleldin F. Elsayed, Aravindh Mahendran, Fisher Yu, Av…
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Object detection, Image classification
- Číselný formát
- BF16
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 21.7B
- Výcviková data
- 4,000,000,000 tokens
- Epochy
- 2.9
21.743B, Table 1
"Dataset. ViT-22B is trained on a version of JFT (Sun et al., 2017), extended to around 4B images (Zhai et al., 2022a). These images have been semi-automatically annotated with a class-hierarchy of 30k labels"
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 × 10²³ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
"ViT-22B was trained using 256 visual tokens per image, where each token represents a 14 × 14 patch extracted from 224 × 224 sized images. ViT-22B is trained for 177k steps with batch size of 65k: approximately 3 epochs" "ViT-22B was trained on 1024 TPU V4 chips for 177K steps" "Using these techniques, ViT-22B processes 1.15k tokens per second per core during training (forward and backward pass) on TPUv4 [...] ViT-22B’s model flops utilization (MFU) is 54.9%" 256 * 177k * 65k = 2.945T tokens …
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- Google TPU v4
- Používané čipy
- 1,024
- Doba reálného času
- 347 hours (14.5 days)
- Využití hardwaru
- MFU 54.9%
- Příkon
- 694.9 kW
- Náklady na výpočet
- $285,556
"Using these techniques, ViT-22B processes 1.15k tokens per second per core during training (forward and backward pass)" From model card we know they trained with 1024 TPUv4 chips, and there are 2 cores per chip. Total number of tokens was 177K steps * 65k images/step * 256 tokens/image = 2.945T tokens So training time is 2.945T tokens / (1.15k * 2 * 1024) tokens/s = 1.25M seconds = 347.4 hours
"Using these techniques, ViT-22B processes 1.15k tokens per second per core during training (forward and backward pass) on TPUv4 [...] ViT-22B’s model flops utilization (MFU) is 54.9%"
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
don't see it here: https://github.com/google-research/vision_transformer?tab=readme-ov-file#available-vit-models
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Pravděpodobně nad 10²³ FLOP
- Yes
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 862
"The largest ViT-22B sets the new SOTA on the challenging ObjectNet test set"
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Scaling Vision Transformers to 22 Billion Parameters
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
ViT-22B byl zveřejněn Google, v zemi zaznamenané jako United States of America, během February 2023. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol object detection, Image classification.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Trenovací běh spotřeboval asi 1.9 × 10²³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v4. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Bylo to trénováno na korpusu asi 4,000,000,000 tokeny textu
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: sOTA improvement.
Odpovědi
ViT-22B — běžné otázky
ViT-22B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.9 × 10²³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v4. 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.
ViT-22B— 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.
ViT-22B— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
ViT-22B— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 21.7B. 21.743B, Table 1. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
ViT-22B— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
ViT-22B— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v February 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
ViT-22B— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol object detection, Image classification. 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.