Big Transfer (BiT-L)
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 Brain
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 24 December 2019
- Autoren
- Alexander Kolesnikov, Lucas Beyer, Xiaohua Zhai, Joan Puigcerver, Jessica Yung, Sylvain Gelly, Neil Houlsby
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision
- Aufgabe
- Image classification
- Numerisches Format
- FP32
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
- 928M
- Trainingsdaten
- 300,000,000 tokens
- Epochen
- 40
"For BiT-L, we train for 40 epochs"
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 v3
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
- Zitationen
- 1,361
"We transfer BiT to many diverse tasks... These tasks include ImageNet’s ILSVRC-2012 [10], CIFAR-10/100 [27], Oxford-IIIT Pet [41], Oxford Flowers-102 [39] (including few-shot variants), and the 1000-sample VTAB-1k benchmark [66], which consists of 19 diverse datasets. BiT-L attains state-ofthe-art performance on many of these tasks
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Big Transfer (BiT-L) wurde veröffentlicht von Google Brain, im Land aufgezeichnet als United States of America, während December 2019. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image classification.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Training und Herkunft
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 300,000,000 Text-Tokens
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: sOTA improvement.
Antworten
Big Transfer (BiT-L) — Häufige Fragen
Big Transfer (BiT-L)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in December 2019. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Big Transfer (BiT-L)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image classification. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Big Transfer (BiT-L)— 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.
Big Transfer (BiT-L)— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Big Transfer (BiT-L)— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 928M. 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.
Big Transfer (BiT-L)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google Brain, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
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