Uni-Med
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
- Tsinghua University,Beijing University of Posts and Telecommunications
- Τύπος οργανισμού
- Academia,Academia
- Χώρα
- China
- Δημοσιευμένο
- 1 November 2024
- Συγγραφείς
- Xun Zhu, Ying Hu, Fanbin Mo, Miao Li, Ji Wu
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- Βασικό μοντέλο
- Llama 2-7B,ViT-G/14
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
- 8.8B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
7B (LLama) + 1843000000 (ViT) = 8.8B
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
- 1.4 × 10²³ FLOP
- Ρύθμιση υπολογιστών
- 5.6 × 10¹⁸ FLOP
Finetune: 10*60*60*312000000000000*0.5=5.616e+18 Base models: 8.4e+22, 5.85e+22 Total: 1.4250562e+23
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 A800 SXM
- χρησιμοποιούμενα τσιπ
- 1
- Χρόνος τοίχου
- 10 hours
- Κατανάλωση ενέργειας
- 433 W
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
- Open (restricted use)
https://github.com/MSIIP/Uni-Med (undefined license) I haven't found released pre-trained weights
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Πιθανώς πάνω από 10²³ FLOP
- Yes
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Likely
- Παραπομπές
- 23
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Uni-Med: A Unified Medical Generalist Foundation Model For Multi-Task Learning Via Connector-MoE
- Τελευταία ενημέρωση
- 25 May 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Από πού προήλθε
Uni-Med δημοσιεύθηκε από Tsinghua University,Beijing University of Posts and Telecommunications, στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια November 2024. Η κατηγορία στην οποία υπάγεται ο εκδότης είναι academia,Academia.
Το σημείο εκκίνησής του ήταν ένα υπάρχον μοντέλο βάσης, Llama 2-7B,ViT-G/14. Αυτή είναι η συνηθισμένη διαδικασία παραγωγής ενός εξειδικευμένου μοντέλου.
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 εκπαίδευση απαιτούσε έναν υπολογιστικό προϋπολογισμό περίπου 1.4 × 10²³ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A800 SXM. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.
Απαντήσεις
Uni-Med — κοινές ερωτήσεις
Uni-Med— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 8.8B. 7B (LLama) + 1843000000 (ViT) = 8.8B. 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.
Uni-Med— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Tsinghua University,Beijing University of Posts and Telecommunications, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia,Academia.
Uni-Med— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε November 2024. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
Uni-Med— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;
Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 1.4 × 10²³ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A800 SXM. 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.
Uni-Med— 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.
Uni-Med— 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.