DALL-E
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
- OpenAI
- Τύπος οργανισμού
- Industry
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 5 January 2021
- Συγγραφείς
- Aditya Ramesh, Mikhail Pavlov, Gabriel Goh, Scott Gray, Chelsea Voss, Alec Radford, Mark Chen, Ilya Sutskever
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Image generation
- Εργασία
- Text-to-image, Image generation
- Προσέγγιση
- Self-supervised learning
- Αριθμητική μορφή
- FP16
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
- 12B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- 320,000,000,000 tokens
- Εποχές
- 1.76
DALL·E is a 12-billion parameter version of GPT-3 trained to generate images from text descriptions
"To scale up to 12-billion parameters, we created a dataset of a similar scale to JFT-300M (Sun et al., 2017) by collecting 250 million text-images pairs from the internet. " number of epochs: 1024 batch size * 430,000 updates / 250,000,000 = 1.76
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
- 4.7 × 10²² FLOP
- Πώς ιδρύθηκε
- Third-party estimation
source: https://lair.lighton.ai/akronomicon/ archived: https://github.com/lightonai/akronomicon/tree/main/akrodb VAE training "on 64 16 GB NVIDIA V100 GPUs, with a per-GPU batch size of 8, resulting in a total batch size of 512. It is trained for a total of 3,000,000 updates." Transformer training: "We trained the model using 1024, 16 GB NVIDIA V100 GPUs and a total batch size of 1024, for a total of 430,000 updates."; "We concatenate up to 256 BPE-encoded text tokens with the 32 × 32 = 1024 …
Η εκπαίδευση run
Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.
- Υλικό εκπαίδευσης
- NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 GB
- χρησιμοποιούμενα τσιπ
- 1,024
- Κατανάλωση ενέργειας
- 519.7 kW
- Κόστος υπολογισμού
- $125,819
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
- API access
- Κωδικός εκπαίδευσης
- Unreleased
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Γιατί παρακολουθείται
- Significant use,Highly cited,Historical significance
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Likely
- Παραπομπές
- 6,403
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Zero-Shot Text-to-Image Generation
- Τελευταία ενημέρωση
- 25 May 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Από πού προήλθε
DALL-E δημοσιεύθηκε από OpenAI, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια January 2021. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Image generation, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του text-to-image, Image generation.
Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο: οι εκπαιδευμένες τιμές παρέμειναν με όποιον τις παρήγαγε, και δεν υπάρχει τοπική έκδοση για να τρέξει.
Τι χρειάστηκε για την κατασκευή του
Η παραγωγή του απαιτούσε αριθμητική που ανήλθε περίπου 4.7 × 10²² FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 GB. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.
Το σύνολο εκπαίδευσης εκτελέστηκε σε περίπου 320,000,000,000 κωδικοί κειμένου
Το κριτήριο συμπερασμού του: significant use,Highly cited,Historical significance.
Απαντήσεις
DALL-E — κοινές ερωτήσεις
DALL-E— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε January 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.
DALL-E— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Image generation, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του text-to-image, Image generation. 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.
DALL-E— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;
Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 4.7 × 10²² FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 GB. 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.
DALL-E— 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.
DALL-E— είναι ανοιχτού κώδικα;
Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.
DALL-E— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 12B. DALL·E is a 12-billion parameter version of GPT-3 trained to generate images from text descriptions. 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.
DALL-E— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από OpenAI, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.
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.