RQ-Transformer (3.8B params ImageNet dataset)
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
- Kakao,POSTECH
- Organisationsart
- Industry,Academia
- Land
- Korea (Republic of)
- Veröffentlicht
- 3 March 2022
- Autoren
- Doyup Lee, Chiheon Kim, Saehoon Kim, Minsu Cho, Wook-Shin Han
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision, Image generation
- Aufgabe
- Text-to-image
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
- 3.8B
- Trainingsdaten
- 327,680,000 tokens
- Epochen
- 50
3822M from Table 5 - ImageNet rows
size of ImageNet
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
- 2.9 × 10²⁰ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
"We use eight NVIDIA A100 GPUs to train RQ-Transformer of 1.4B parameters, and four GPUs to train RQ-Transformers of other sizes. The training time is <9 days for LSUN-cat, LSUN-bedroom, <4.5 days for ImageNet, and CC-3M, and <1 day for LSUN-church and FFHQ. " Taken literally, suggests 3.8B model used fewer GPUs than 1.4B. This seems likely to be a typo, so I assume details are meant to be given for largest model (3.8B). (8) * (3.12e14) * (4.5 * 24 * 3600) * (0.3) = 2.911e20 (num gpu) * (peak …
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
- NVIDIA A100
- Verwendete Chips
- 4
- Chip-Stunden
- 432
- Wand-Uhrzeit
- 108 hours
- Stromverbrauch
- 3.2 kW
States 4.5 days for ImageNet for 1.4B model, but this is probably a typo. I expect these details were given for the largest model. "We use eight NVIDIA A100 GPUs to train RQ-Transformer of 1.4B parameters, and four GPUs to trainRQ-Transformers of other sizes. The training time is <9 days for LSUN-cat, LSUN-bedroom, <4.5 days for ImageNet, and CC-3M, and <1 day for LSUN-church and FFHQ. "
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
- Zitationen
- 763
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Autoregressive Image Generation using Residual Quantization
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
RQ-Transformer (3.8B params ImageNet dataset) wurde veröffentlicht von Kakao,POSTECH, im Land aufgezeichnet als Korea (Republic of), während March 2022. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Vision, Image generation, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet text-to-image.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Training und Herkunft
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 2.9 × 10²⁰ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Der Trainingssatz lief auf etwa 327,680,000 Text-Tokens
Antworten
RQ-Transformer (3.8B params ImageNet dataset) — Häufige Fragen
RQ-Transformer (3.8B params ImageNet dataset)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in March 2022. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
RQ-Transformer (3.8B params ImageNet dataset)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, Image generation, und wird als Bewältigung der Aufgabe von text-to-image. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
RQ-Transformer (3.8B params ImageNet dataset)— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 2.9 × 10²⁰ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100. 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.
RQ-Transformer (3.8B params ImageNet dataset)— 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.
RQ-Transformer (3.8B params ImageNet dataset)— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
RQ-Transformer (3.8B params ImageNet dataset)— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 3.8B. 3822M from Table 5 - ImageNet rows. 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.
RQ-Transformer (3.8B params ImageNet dataset)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Kakao,POSTECH, basiert auf Korea (Republic of), eine als kategorisierte Organisation industry,Academia.
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