NÜWA

Uzavřené hmotnosti Microsoft Research,Peking University 870M Parametry November 2021

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 Research,Peking University
Typ organizace
Industry,Academia
Země
United States of America, China
Publikováno
24 November 2021
Autoři
Chenfei Wu, Jian Liang, Lei Ji, Fan Yang, Yuejian Fang, Daxin Jiang, Nan Duan

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Multimodal, Vision, Image generation, Video, Language
Úkol
Image generation, Video generation, Text-to-image, Text-to-video
Přístup
Self-supervised learning

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
870M

Section 4.1

Tréninková data
5,547,780,000 tokens

we first pre-train N ̈UWA on three datasets: Conceptual Captions [22] for text-to-image (T2I) generation, which includes 2.9M text-image pairs, Mo- ments in Time [26] for video prediction (V2V), which in- cludes 727K videos, and VATEX dataset [43] for text-to- video (T2V) generation, which includes 241K text-video pairs.

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
7.2 × 10²¹ FLOP

From AI Tracker: "Compute cost: End of Sec 4.1: "We pre-train on 64 A100 GPUs for two weeks". Half precision FLOPs of A100: 312000000000000 64 gpus *312000000000000 FLOPs *0.3 utilization * 14 day* (24*60*60) seconds / day=7.245988e+21

Jak bylo založeno
Hardware

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to bralo ze zásuvky.

Tréninkové hardwarové zařízení
NVIDIA A100

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

https://github.com/microsoft/NUWA

Jak je klasifikováno

Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.

Proč je to sledováno
SOTA improvement

"NÜWA achieves state-of-the-art results on text-to-image generation, text-to-video generation, video prediction, etc"

Záznam důvěry
Confident
Citace
340

Zdroje

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.

Odkaz
NÜWA: Visual Synthesis Pre-training for Neural visUal World creAtion
Naposledy aktualizováno
1 January 2026

Co čísla znamenají

Where it came from

NÜWA was published by Microsoft Research,Peking University, in United States of America, in November 2021. industry,Academia is the category the publisher falls under.

It works in Multimodal, Vision, Image generation, Video, Language, and is recorded as doing image generation, Video generation, Text-to-image, Text-to-video.

Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže je možné ho dosáhnout pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná grafická karta to nezmění.

Training and provenance

Producing it required around 7.2 × 10²¹ FLOP of arithmetic, on NVIDIA A100, which is a statement about the training budget rather than about inference.

It was trained on about 5,547,780,000 tokens of text.

Its inclusion criterion is sOTA improvement.

Odpovědi

NÜWA — Časté dotazy

01

Is NÜWA open source?

No. NÜWA has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.

02

How many parameters does NÜWA have?

NÜWA has 870M parameters. Section 4.1. 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.

03

Who created NÜWA?

NÜWA was published by Microsoft Research,Peking University, based in United States of America, categorised as industry,Academia.

04

When was NÜWA released?

NÜWA was published in November 2021. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.

05

What is NÜWA used for?

NÜWA works in Multimodal, Vision, Image generation, Video, Language, and is recorded as handling image generation, Video generation, Text-to-image, Text-to-video. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.

06

How much compute was used to train NÜWA?

Around 7.2 × 10²¹ FLOP, on NVIDIA A100. 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.

07

What GPU do I need to run NÜWA?

None. NÜWA 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.

Zdroj

Původní publikace

Poslední aktualizace záznamu 1 January 2026

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.