SILC-S* (86M)
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
- ETH Zurich,DeepMind,Google,Technical University of Munich
- Tipo de Organización
- Academia,Industry,Industry,Academia
- País
- Switzerland, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America, Germany
- Publicado
- 20 October 2023
- Autores
- Muhammad Ferjad Naeem, Yongqin Xian, Xiaohua Zhai, Lukas Hoyer, Luc Van Gool, Federico Tombari
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Vision
- Tarea
- Image classification, Image segmentation
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
- 86M
- Datos de entrenamiento
- tokens
- Tamaño de lote
- 16,000
"SILC models set a new state-of-the-art for these tasks at ViT/B16 model size" (https://arxiv.org/pdf/2310.13355, page 5). VIT/B16-224 has 86.6M parameters, and VIT/B16-384 has 86.9M parameters (https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-224, https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-384), so I will assume SILC-S has 86M parameters.
SILC-S* saw 20B examples of image-text pairs during training (https://www.ecva.net/papers/eccv_2024/papers_ECCV/papers/03093-supp.pdf, page 4).
"We trained with a batch size of 16k on Google TPUs" (https://arxiv.org/pdf/2310.13355, page 5).
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.
- Cómputo de entrenamiento
- 1 × 10²² FLOP
"SILC* at ViT B/16 can be trained on 256 TPUv4 chips meanwhile the B/8 and L/16 models require 512 chips. The training takes around 5 days" (https://www.ecva.net/papers/eccv_2024/papers_ECCV/papers/03093-supp.pdf, page 7). Assuming a 33% utilization rate, Training compute = utilization rate * # of chips used * peak FLOPS / chip * training time = 0.33 * 256 TPUv4 chip * 2.75e14 FLOPS / TPUv4 chip * 5 days * 24 h / day * 3600 s / h ~= 1.004e22 FLOPS
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
- Google TPU v4
- Chips utilizados
- 256
- Tiempo de reloj
- 120 hours
- Consumo de energía
- 172.8 kW
"SILC* at ViT B/16 can be trained on 256 TPUv4 chips meanwhile the B/8 and L/16 models require 512 chips. The training takes around 5 days" (https://www.ecva.net/papers/eccv_2024/papers_ECCV/papers/03093-supp.pdf, page 7).
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
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
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- SILC: Improving Vision Language Pretraining with Self-Distillation
- Última actualización
- 11 February 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
SILC-S* (86M) fue publicado por ETH Zurich,DeepMind,Google,Technical University of Munich, en el país registrado como Switzerland, durante October 2023. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Industry,Industry,Academia.
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como realizando la tarea de image classification, Image segmentation.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Cómo fue entrenado
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 1 × 10²² FLOP, en hardware registrado como Google TPU v4. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Respuestas
SILC-S* (86M) — preguntas comunes
SILC-S* (86M)— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 1 × 10²² FLOP, en hardware registrado como Google TPU v4. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
SILC-S* (86M)— ¿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.
SILC-S* (86M)— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
SILC-S* (86M)— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 86M. "SILC models set a new state-of-the-art for these tasks at ViT/B16 model size" (https://arxiv.org/pdf/2310.13355, page 5). VIT/B16-224 has 86.6M parameters, and VIT/B16-384 has 86.9M parameters (https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-224, https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-384), so I will assume SILC-S has 86M parameters. 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.
SILC-S* (86M)— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por ETH Zurich,DeepMind,Google,Technical University of Munich, basado en Switzerland, una organización categorizada como academia,Industry,Industry,Academia.
SILC-S* (86M)— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 2023. 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.
SILC-S* (86M)— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como manejando la tarea de image classification, Image segmentation. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
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.