CoAtNet
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
- Google,Google Research,Google Brain
- Typ organizace
- Industry,Industry,Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 9 June 2021
- Autoři
- Zihang Dai, Hanxiao Liu, Quoc V. Le, Mingxing Tan
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- 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
- 2.4B
- Výcviková data
- 88,779,000,000,000 tokens
- Epochy
- 1.83
Used JFT-3B (3 billion images), but not stated for how many epochs. Based on GPU time, training took 4.27e+22 FLOPs. Table 5 indicates 2.586e12 FLOPs per image. Since training is roughly 3x the FLOP cost of inference, implies inference on full training set took 1.42e22 FLOP Then # images trained over is around 1.42e22 / 2.586e12 = 5,491,105,955 So probably ~1.83 epochs on 3B images
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
- 4.3 × 10²² FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
20.1K TPU-v3 core-days TPUs have two cores per chip, and a chip is 123 teraflop/s https://cloud.google.com/tpu/docs/system-architecture-tpu-vm#tpu_v3 123 teraflop/s * 20100/2 * 24 * 3600 * 0.4 (utilization assumption for non-language models) = 4.27e22
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- Google TPU v3
- Čip-hodiny
- 10,050
- Náklady na výpočet
- $1,887
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.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 1,589
"Notably, when we further scale up CoAtNet with JFT-3B, it achieves 90.88% top-1 accuracy on ImageNet, establishing a new state-of-the-art result."
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
CoAtNet byl zveřejněn Google,Google Research,Google Brain, v zemi zaznamenané jako United States of America, během June 2021. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry,Industry,Industry.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image classification.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Jak bylo trénováno
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 4.3 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v3. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Tréninková sada běžela na přibližně 88,779,000,000,000 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: sOTA improvement.
Odpovědi
CoAtNet — běžné otázky
CoAtNet— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 2.4B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
CoAtNet— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google,Google Research,Google Brain, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Industry,Industry.
CoAtNet— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2021. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
CoAtNet— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image classification. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
CoAtNet— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 4.3 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v3. 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.
CoAtNet— 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.
CoAtNet— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
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.