LIMoE-H/14
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
- 6 June 2022
- Autoři
- Basil Mustafa, Carlos Riquelme, Joan Puigcerver, Rodolphe Jenatton, Neil Houlsby
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Multimodal, Vision, Language
- Úkol
- Image classification
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 5.6B
- Výcviková data
- 4,575,625,612,000 tokens
Section 1: "We scale this up to a large 5.6B parameter LIMoE-H/14"
"By default, all models are trained on paired image-text data used in [16], consisting of 3.6B images and alt-texts scraped from the web. For large LIMoE-H/14 experiment, we also co-train with JFT-4B [17]." "The largest scale model is trained at batch size 21502, with resolution 288 and text sequence length 16." "The model was trained for 700k steps pre-cooldown. There was one cooldown of length 125k steps from the final step, and 3 of length 40k steps starting from step 650k" 21502*288*70000…
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
- 1.8 × 10²² FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
Section 3.2: "The model contains 5.6B parameters in total, but only applies 675M parameters per token" From Section A.3, "batch size 21502 with resolution 288 and text sequence length16". "The model was trained for 700k steps pre-cooldown. There was one cooldown of length 125k steps from the final step, and 3 of length 40k steps starting from step 650k". Patch size 14 for images. Assume C = 6*N*D. C = 6*675e6*21.5e3*1e6*(16+(288/14)**2)/2 = 1.8e22 This is broadly consistent with ViT-H/14's c…
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- Google TPU v2,Google TPU v3,Google TPU v4
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.
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 317
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Multimodal Contrastive Learning with LIMoE: the Language-Image Mixture of Experts
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
LIMoE-H/14 byl zveřejněn Google, v zemi zaznamenané jako United States of America, během June 2022. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Multimodal, Vision, Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image classification.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Trénink a původ
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 1.8 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v2,Google TPU v3,Google TPU v4. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Tréninková sada běžela na přibližně 4,575,625,612,000 tokeny textu
Odpovědi
LIMoE-H/14 — běžné otázky
LIMoE-H/14— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
LIMoE-H/14— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Multimodal, Vision, Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image classification. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
LIMoE-H/14— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.8 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v2,Google TPU v3,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.
LIMoE-H/14— 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.
LIMoE-H/14— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
LIMoE-H/14— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 5.6B. Section 1: "We scale this up to a large 5.6B parameter LIMoE-H/14". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
LIMoE-H/14— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako 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.