Flamingo
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
- DeepMind
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publikováno
- 29 April 2022
- Autoři
- Jean-Baptiste Alayrac, Jeff Donahue, Pauline Luc, Antoine Miech, Iain Barr, Yana Hasson, Karel Lenc, Arthur Mensch, Katie Millican, Malcolm Reynolds, Roman Ring, Eliza Rutherford, Serkan Cabi, Tengda Han, Zhitao Gong, Sina Samangooei, Marianne Monteiro, Jacob Menick, Sebastian Borgeaud, Andrew Brock, Aida Nematzadeh, Sahand Sharifzadeh, Mikolaj Binkowski, Ricardo Barreira, Oriol Vinyals, Andrew Zi…
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Multimodal, Vision, Language, Video
- Úkol
- Visual question answering, Image captioning
- Přístup
- Supervised
- Základní model
- Chinchilla
- 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
- 80B
- Výcviková data
- 458,333,333,333 tokens
"We obtain three models, Flamingo-3B, Flamingo-9B and Flamingo-80B" " The Flamingo-80B model builds on top of the frozen Chinchilla 70B language model [42]. Starting from the very first layer and before every seventh transformer blocks, we add a GATED XATTN-DENSE layer attending to the visual inputs; this accounts for 10B additional learned parameters. For simplicity, we refer to this model as simply Flamingo throughout the paper"
Flamingo was trained on a mixture of web-scraped datasets: 43M pages of text with interleaved images (MultiModal MassiveWeb dataset) 312M image-text pairs (LTIP dataset) 27M video-text pairs (VTP dataset) 1.8B image-alt text pairs (ALIGN dataset) Training dataset size is at least 2.1 billion.
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
- 2.2 × 10²³ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
1536 TPU v4 chips for 15 days. Assuming 40% utilization: C = 1536 TPU * 275*10^12 FLOP/s/TPU * 15 day * 86400 s/day * 0.40 = 2.2*10^23 FLOP "All training and evaluation was performed on TPUv4 instances. The largest model containing 80 billion parameters is trained on QUSV chips for 15 days and sharded across 16 devices." "All trained parameters and optimizer accumulators are stored and updated in float32; all activations and gradients are computed in bfloat16 after downcasting of parameters fr…
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- Google TPU v4
- Používané čipy
- 1,536
- Čip-hodiny
- 552,960
- Doba reálného času
- 360 hours (15 days)
- Příkon
- 1.0 MW
- Náklady na výpočet
- $183,423
1536 TPU v4 chips for 15 days
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.
- Základní model
- Yes
- Pravděpodobně nad 10²³ FLOP
- Yes
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement,Discretionary
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 5,793
Figure 2 "For tasks lying anywhere on this spectrum, a single Flamingo model can achieve a new state of the art with few-shot learning, simply by prompting the model with task-specific examples. On numerous benchmarks, Flamingo outperforms models fine-tuned on thousands of times more task-specific data."
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
Flamingo byl zveřejněn DeepMind, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během April 2022. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Multimodal, Vision, Language, Video, a je zaznamenán jako vykonávající úkol visual question answering, Image captioning.
Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z Chinchilla. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.
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 2.2 × 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 458,333,333,333 tokeny textu
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: sOTA improvement,Discretionary.
Odpovědi
Flamingo — běžné otázky
Flamingo— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností DeepMind, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako industry.
Flamingo— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v April 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Flamingo— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Multimodal, Vision, Language, Video, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol visual question answering, Image captioning. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Flamingo— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.2 × 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.
Flamingo— 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.
Flamingo— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Flamingo— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 80B. "We obtain three models, Flamingo-3B, Flamingo-9B and Flamingo-80B" " The Flamingo-80B model builds on top of the frozen Chinchilla 70B language model [42]. Starting from the very first layer and before every seventh transformer blocks, we add a GATED XATTN-DENSE layer attending to the visual inputs; this accounts for 10B additional learned parameters. For simplicity, we refer to this model as simply Flamingo throughout the paper". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
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.