VILA-7B
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Tipo de Organización
- Industry,Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 15 May 2024
- Autores
- Ji Lin, Hongxu Yin, Wei Ping, Yao Lu, Pavlo Molchanov, Andrew Tao, Huizi Mao, Jan Kautz, Mohammad Shoeybi, Song Han
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Multimodal, Language, Vision, Video
- Tarea
- Chat, Visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation, Question answering
- Modelo base
- Llama 2-7B
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 7B
- Datos de entrenamiento
- tokens
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómo se estableció
- Hardware
- Computación de ajuste fino
- 1.7 × 10²¹ FLOP
312000000000000 FLOP/GPU/sec * 5100 GPU-hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.718496e+21 FLOP
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA A100
- Chips utilizados
- 128
- Horas de chip
- 5,100
- Consumo de energía
- 101.1 kW
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
- Hugging Face
- Efficient-Large-Model
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
- Citas
- 827
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- VILA: On Pre-training for Visual Language Models
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Qué es este modelo
VILA-7B fue publicado por NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT), en el país registrado como United States of America, durante May 2024. Sale de una organización categorizada como industry,Academia.
Funciona en el dominio de Multimodal, Language, Vision, Video, y se registra como realizando la tarea de chat, Visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation, Question answering.
En lugar de ser entrenado desde cero, se deriva de Llama 2-7B. Por eso comparte la forma y el tamaño general del modelo base.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Respuestas
VILA-7B — preguntas comunes
VILA-7B— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Multimodal, Language, Vision, Video, y se registra como manejando la tarea de chat, Visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation, Question answering. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
VILA-7B— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
VILA-7B— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
VILA-7B— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 7B. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
VILA-7B— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT), basado en United States of America, una organización categorizada como industry,Academia.
VILA-7B— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en May 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.