ALIGN
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 Research
- Τύπος οργανισμού
- Industry
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 11 June 2021
- Συγγραφείς
- Chao Jia, Yinfei Yang, Ye Xia, Yi-Ting Chen, Zarana Parekh, Hieu Pham, Quoc V. Le, Yunhsuan Sung, Zhen Li, Tom Duerig
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Multimodal, Vision, Language
- Εργασία
- Representation learning, Image classification, Image representation
- Προσέγγιση
- Self-supervised learning
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
- 820M
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- 1,800,000,000 tokens
- Μέγεθος παρτίδας
- 16,384
From author communication 480M (image tower) + 340 M (text tower)
Dataset contains 1.8B image-text pairs, then some duplicates are removed.
Εκπαίδευση υπολογιστών
Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.
- Εκπαίδευση υπολογιστών
- 2.6 × 10²² FLOP
- Πώς ιδρύθηκε
- Hardware
From author communication 14.82K TPUv3 core-days Precision: bfloat16 Estimation TPUv3 at float16: 123 TFLOPS/chip 123*10^12 TFLOPS/chip * (1 chip / 2 cores) * 14820 TPU core-days * 86400 s/day * 33% utilization = 2.599*10^22 FLOP https://www.wolframalpha.com/input?i=14820+days+*+123+teraFLOPS+%2F+2+*+0.33
Η εκπαίδευση run
Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.
- Υλικό εκπαίδευσης
- Google TPU v3
- χρησιμοποιούμενα τσιπ
- 512
- Τσιπ-ώρες
- 177,818
- Χρόνος τοίχου
- 347 hours (14.5 days)
- Κατανάλωση ενέργειας
- 466.1 kW
- Κόστος υπολογισμού
- $32,853
14820 TPU core-hours / 1024 TPU cores = 347.3 hours
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
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Γιατί παρακολουθείται
- Highly cited,SOTA improvement
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
- Παραπομπές
- 5,463
"The aligned visual and language representations... set new state-of-the-art results on Flickr30K and MSCOCO image-text retrieval benchmarks"
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Scaling up visual and vision-language representation learning with noisy text supervision
- Τελευταία ενημέρωση
- 25 May 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Σχετικά με αυτό το μοντέλο
ALIGN δημοσιεύθηκε από Google Research, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια June 2021. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Multimodal, Vision, Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του representation learning, Image classification, Image representation.
Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο: οι εκπαιδευμένες τιμές παρέμειναν με όποιον τις παρήγαγε, και δεν υπάρχει τοπική έκδοση για να τρέξει.
Εκπαίδευση και προελεύσεις
Η παραγωγή του απαιτούσε αριθμητική που ανήλθε περίπου 2.6 × 10²² FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως Google TPU v3. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.
Η εκπαίδευση κατανάλωσε ένα σύνολο περίπου 1,800,000,000 κωδικοί κειμένου
Ο λόγος που εμφανίζεται σε αυτόν τον κατάλογο είναι: highly cited,SOTA improvement.
Απαντήσεις
ALIGN — κοινές ερωτήσεις
ALIGN— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Multimodal, Vision, Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του representation learning, Image classification, Image representation. 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.
ALIGN— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;
Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 2.6 × 10²² FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως Google TPU v3. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.
ALIGN— 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.
ALIGN— είναι ανοιχτού κώδικα;
Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.
ALIGN— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 820M. From author communication 480M (image tower) + 340 M (text tower). 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.
ALIGN— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Google Research, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.
ALIGN— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε June 2021. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
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.