RoboCat

Κλειστές βαρύτητες Google DeepMind,Google 1.2B παράμετροι June 2023

Καμία εκτίμηση

Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο

Δεν έχει δημοσιευτεί το βάρος για αυτό το μοντέλο, επομένως δεν μπορεί να κατέβει ή να τρέξει σε δικό σας υλικό σε οποιοδήποτε μέγεθος. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του, και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό..

Σε καταγραφή

Πλήρης προδιαγραφή

Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..

Προέλευση

Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.

Οργάνωση
Google DeepMind,Google
Τύπος οργανισμού
Industry,Industry
Χώρα
United States of America
Δημοσιευμένο
20 June 2023
Συγγραφείς
Konstantinos Bousmalis, Giulia Vezzani, Dushyant Rao, Coline Devin, Alex X. Lee, Maria Bauza, Todor Davchev, Yuxiang Zhou, Agrim Gupta, Akhil Raju, Antoine Laurens, Claudio Fantacci, Valentin Dalibard, Martina Zambelli, Murilo Martins, Rugile Pevceviciute, Michiel Blokzijl, Misha Denil, Nathan Batchelor, Thomas Lampe, Emilio Parisotto, Konrad Żołna, Scott Reed, Sergio Gómez Colmenarejo, Jon Scholz…

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας
Robotics
Εργασία
Robotic manipulation

Μέγεθος

Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.

παράμετροι
1.2B

"Most of the experimental results are based on models with a 1.18B-parameter decoder-only transformer (Vaswani et al., 2017) with 24 layers, an embedding size of 2048, and a post-attention feedforward hidden size of 8196." page 8

Δεδομένα εκπαίδευσης
tokens

Διαθεσιμότητα

Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.

Βάρη
Closed — provider access only
Πρόσβαση μοντέλου
Unreleased
Κωδικός εκπαίδευσης
Unreleased

https://deepmind.google/discover/blog/robocat-a-self-improving-robotic-agent/

Πώς ταξινομείται

Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.

Εγγραφή εμπιστοσύνης
Speculative
Παραπομπές
96

Πηγές

Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.

Αναφορά
RoboCat: A Self-Improving Foundation Agent for Robotic Manipulation
Τελευταία ενημέρωση
25 May 2026

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Υπόβαθρο

RoboCat δημοσιεύθηκε από Google DeepMind,Google, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια June 2023. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως industry,Industry.

Λειτουργεί στον τομέα της Robotics, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του robotic manipulation.

Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί ποτέ, οπότε μπορεί να προσεγγιστεί μόνο μέσω του παρόχου του. Καμία κάρτα γραφικών δεν αλλάζει αυτό.

Απαντήσεις

RoboCat — κοινές ερωτήσεις

01

RoboCat— είναι ανοιχτού κώδικα;

Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.

02

RoboCat— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 1.2B. "Most of the experimental results are based on models with a 1.18B-parameter decoder-only transformer (Vaswani et al., 2017) with 24 layers, an embedding size of 2048, and a post-attention feedforward hidden size of 8196." page 8. Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.

03

RoboCat— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από Google DeepMind,Google, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry,Industry.

04

RoboCat— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε June 2023. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.

05

RoboCat— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Robotics, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του robotic manipulation. Ένα ΜΟΝΤΕΛ μπορεί να φέρει πολλά από το καθένα, οπότε αυτές είναι οι περιοχές για τις οποίες κατασκευάστηκε παρά περιορισμός σε ό,τι θα προσπαθήσει.

06

RoboCat— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Κανένα. Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο - τα βάρη του δεν δημοσιεύθηκαν ποτέ, οπότε δεν μπορεί να κατέβει ή να εκτελεστεί σε δικό σας υλικό σε καμία τιμή. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 25 May 2026

Η άλλη κατεύθυνση

Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;

Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.