PaLI-X
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 Research
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 29 May 2023
- Autoren
- Xi Chen, Josip Djolonga, Piotr Padlewski, Basil Mustafa, Soravit Changpinyo, Jialin Wu, Carlos Riquelme Ruiz, Sebastian Goodman, Xiao Wang, Yi Tay, Siamak Shakeri, Mostafa Dehghani, Daniel Salz, Mario Lucic, Michael Tschannen, Arsha Nagrani, Hexiang Hu, Mandar Joshi, Bo Pang, Ceslee Montgomery, Paulina Pietrzyk, Marvin Ritter, AJ Piergiovanni, Matthias Minderer, Filip Pavetic, Austin Waters, Gang …
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Multimodal, Language, Vision, Video
- Aufgabe
- Image captioning, Video description, Character recognition (OCR), Visual question answering
- Basis-Modell
- UL2
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
- 55B
- Trainingsdaten
- tokens
55B (table 1)
1 billion images with alt texts in WebLI, 400m images in Episodic WebLI data
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
- 5.6 × 10²³ FLOP
"we present PaLI-X [...] consisting of a pretrained large-capacity visual encoder (using [6] as the starting point) and a pretrained language-only encoder-decoder (using [7] as the starting point), further trained at-scale on a vision-and-language data mixture using a combination of self-supervision and full-supervision signals." "Visual component Our visual backbone is scaled to 22B parameters, as introduced by [6], the largest dense ViT model to date." (elsewhere they specify this is ViT-22B)…
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
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
- Zitationen
- 282
"PaLI-X advances the state-of-the-art on most vision-and-language benchmarks considered (25+ of them)." Table 1, Table 2
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- PaLI-X: On Scaling up a Multilingual Vision and Language Model
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
PaLI-X wurde veröffentlicht von Google Research, im Land aufgezeichnet als United States of America, während May 2023. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Language, Vision, Video, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image captioning, Video description, Character recognition (OCR), Visual question answering.
Der Ausgangspunkt war ein vorhandenes Basis-Modell, UL2. Die meisten Modelle in diesem Bereich sind von einer bestehenden Basis abgeleitet, anstatt aus dem Nichts erstellt zu werden.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Training und Herkunft
Der Trainingslauf verbrauchte etwa 5.6 × 10²³ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: sOTA improvement.
Antworten
PaLI-X — Häufige Fragen
PaLI-X— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
PaLI-X— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 55B. 55B (table 1). 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.
PaLI-X— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google Research, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
PaLI-X— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in May 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
PaLI-X— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Language, Vision, Video, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image captioning, Video description, Character recognition (OCR), Visual question answering. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
PaLI-X— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 5.6 × 10²³ FLOP. 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.
PaLI-X— 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.
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