CogView2
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
- Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
- Typ organizace
- Academia,Academia
- Země
- China
- Publikováno
- 28 April 2022
- Autoři
- Ming Ding, Wendi Zheng, Wenyi Hong, Jie Tang
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Image generation
- Úkol
- Image generation, Text-to-image
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 6B
- Výcviková data
- 629,145,600,000 tokens
The backbone of our pretrained CogLM is a Transformer with Sandwich LayerNorm [3]. The model has 6 billion parameters (48 layers, hidden size 3072, 48 attention heads)
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
- 2.3 × 10²² FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
"The model has 6 billion parameters (48 layers, hidden size 3072, 48 attention heads), trained for 300,000 iterations in FP16 with batch size 4,096" Using 6ND formula: 6*6000000000*300000*4096*512=2.2649242e+22
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- CogView2: Faster and Better Text-to-Image Generation via Hierarchical Transformers
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
CogView2 byl zveřejněn Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, v zemi zaznamenané jako China, během April 2022. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia.
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image generation, Text-to-image.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 2.3 × 10²² FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Bylo to trénováno na korpusu asi 629,145,600,000 tokeny textu
Odpovědi
CogView2 — běžné otázky
CogView2— Je to OPEN SOURCE?
Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.
CogView2— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 6B. The backbone of our pretrained CogLM is a Transformer with Sandwich LayerNorm [3]. The model has 6 billion parameters (48 layers, hidden size 3072, 48 attention heads). Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
CogView2— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Academia.
CogView2— 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.
CogView2— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image generation, Text-to-image. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
CogView2— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.3 × 10²² 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.
CogView2— 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.
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.