CoAtNet
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,Google Research,Google Brain
- Τύπος οργανισμού
- Industry,Industry,Industry
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 9 June 2021
- Συγγραφείς
- Zihang Dai, Hanxiao Liu, Quoc V. Le, Mingxing Tan
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Vision
- Εργασία
- Image classification
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
- 2.4B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- 88,779,000,000,000 tokens
- Εποχές
- 1.83
Used JFT-3B (3 billion images), but not stated for how many epochs. Based on GPU time, training took 4.27e+22 FLOPs. Table 5 indicates 2.586e12 FLOPs per image. Since training is roughly 3x the FLOP cost of inference, implies inference on full training set took 1.42e22 FLOP Then # images trained over is around 1.42e22 / 2.586e12 = 5,491,105,955 So probably ~1.83 epochs on 3B images
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
- 4.3 × 10²² FLOP
- Πώς ιδρύθηκε
- Hardware
20.1K TPU-v3 core-days TPUs have two cores per chip, and a chip is 123 teraflop/s https://cloud.google.com/tpu/docs/system-architecture-tpu-vm#tpu_v3 123 teraflop/s * 20100/2 * 24 * 3600 * 0.4 (utilization assumption for non-language models) = 4.27e22
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
- Τσιπ-ώρες
- 10,050
- Κόστος υπολογισμού
- $1,887
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
- SOTA improvement
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
- Παραπομπές
- 1,589
"Notably, when we further scale up CoAtNet with JFT-3B, it achieves 90.88% top-1 accuracy on ImageNet, establishing a new state-of-the-art result."
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes
- Τελευταία ενημέρωση
- 25 May 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Τι είναι αυτό το μοντέλο
CoAtNet δημοσιεύθηκε από Google,Google Research,Google Brain, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια June 2021. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως industry,Industry,Industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Vision, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του image classification.
Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί ποτέ, οπότε μπορεί να προσεγγιστεί μόνο μέσω του παρόχου του. Καμία κάρτα γραφικών δεν αλλάζει αυτό.
Πώς εκπαιδεύτηκε
Η εκπαίδευση απαιτούσε έναν υπολογιστικό προϋπολογισμό περίπου 4.3 × 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.
Το σύνολο εκπαίδευσης εκτελέστηκε σε περίπου 88,779,000,000,000 κωδικοί κειμένου
Το κριτήριο συμπερασμού του: sOTA improvement.
Απαντήσεις
CoAtNet — κοινές ερωτήσεις
CoAtNet— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 2.4B. 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.
CoAtNet— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Google,Google Research,Google Brain, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry,Industry,Industry.
CoAtNet— 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.
CoAtNet— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Vision, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του image classification. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.
CoAtNet— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;
Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 4.3 × 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.
CoAtNet— 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.
CoAtNet— είναι ανοιχτού κώδικα;
Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.
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.