Genie
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Google DeepMind
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 23 February 2024
- Autoren
- Jake Bruce, Michael Dennis, Ashley Edwards, Jack Parker-Holder, Yuge Shi, Edward Hughes, Matthew Lai, Aditi Mavalankar, Richie Steigerwald, Chris Apps, Yusuf Aytar, Sarah Bechtle, Feryal Behbahani, Stephanie Chan, Nicolas Heess, Lucy Gonzalez, Simon Osindero, Sherjil Ozair, Scott Reed, Jingwei Zhang, Konrad Zolna, Jeff Clune, Nando de Freitas, Satinder Singh, Tim Rocktäschel
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Video, Games
- Aufgabe
- Video generation, Image-to-video, Text-to-video
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 10.7B
- Trainingsdaten
- 942,000,000,000 tokens
- Batch-Größe
- 512
When combined with the tokenizer and action model this brings the total to 10.7B parameters, trained on 942B tokens, which we refer to as the Genie model.
When combined with the tokenizer and action model this brings the total to 10.7B parameters, trained on 942B tokens, which we refer to as the Genie model.
As a result, for our final model, we train a 10.1B dynamics model with a batch size of 512, for a total of 125k steps, using 256 TPUv5p
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 6.6 × 10²² FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Reported
Table 12
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- Google TPU v5p
- Verwendete Chips
- 256
- Stromverbrauch
- 273.6 kW
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Unreleased
We have chosen not to release the trained model checkpoints, the model’s training dataset, or examples from that data to accompany this paper or the website. We would like to have the opportunity to further engage with the research (and video game) community and to ensure that any future such releases are respectful, safe and responsible.
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Genie: Generative Interactive Environments
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
Genie wurde veröffentlicht von Google DeepMind, im Land aufgezeichnet als United States of America, während February 2024. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Video, Games, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet video generation, Image-to-video, Text-to-video.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Training und Herkunft
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 6.6 × 10²² FLOP, auf Hardware erfasst als Google TPU v5p. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Es wurde auf einem Korpus von etwa 942,000,000,000 Text-Tokens
Antworten
Genie — Häufige Fragen
Genie— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Genie— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 10.7B. When combined with the tokenizer and action model this brings the total to 10.7B parameters, trained on 942B tokens, which we refer to as the Genie model. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
Genie— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google DeepMind, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
Genie— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in February 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Genie— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Video, Games, und wird als Bewältigung der Aufgabe von video generation, Image-to-video, Text-to-video. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Genie— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 6.6 × 10²² FLOP, auf Hardware erfasst als Google TPU v5p. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
Genie— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.