AltCLIP_M9
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo son OPEN WEIGHT, pero no se ha publicado ninguna cuenta de parámetros para él. Cada figura de MEMORY y velocidad comienza a partir de ese número, así que preferiríamos no mostrar nada que una estimación fabricada..
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
- Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- China
- Publicado
- 12 November 2022
- Autores
- Zhongzhi Chen, Guang Liu, Bo-Wen Zhang, Fulong Ye, Qinghong Yang, Ledell Wu
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
- Tarea
- Language modeling/generation, Chat, Visual question answering, Image generation
- Modelo base
- CLIP (ViT L/14@336px)
- Formato numérico
- FP32
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.
- Datos de entrenamiento
- tokens
- Épocas
- 10
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
- Open — downloadable
- Acceso al modelo
- Open weights (unrestricted)
- Código de entrenamiento
- Open source
https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/blob/master/examples/AltCLIP/altclip_ft_bmtrain.py Apache-2.0 license
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Por qué se rastrea
- SOTA improvement
- Confianza de registro
- Unknown
- Citas
- 113
"We set new state-of-the-art performances on a bunch of tasks including ImageNet-CN, Flicker30kCN, COCO-CN and XTD"
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- AltCLIP: Altering the Language Encoder in CLIP for Extended Language Capabilities
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Qué es este modelo
AltCLIP_M9 fue publicado por Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, en el país registrado como China, durante November 2022. Sale de una organización categorizada como academia.
Funciona en el dominio de Multimodal, Language, Vision, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Chat, Visual question answering, Image generation.
En lugar de ser entrenado desde cero, se deriva de CLIP (ViT L/14@336px). Por eso comparte la forma y el tamaño general del modelo base.
Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta.
Entrenamiento y procedencia
Su criterio de inclusión: sOTA improvement.
Respuestas
AltCLIP_M9 — preguntas comunes
AltCLIP_M9— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, basado en China, una organización categorizada como academia.
AltCLIP_M9— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en November 2022. 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.
AltCLIP_M9— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Multimodal, Language, Vision, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Chat, Visual question answering, Image generation. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
AltCLIP_M9— ¿Dónde puedo descargarlo?
Los pesos están publicados, aunque no tenemos un enlace de repositorio para ello. Este sitio calcula los requisitos de hardware en lugar de alojar archivos de modelo.
AltCLIP_M9— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
No podemos decir. Tiene pesos abiertos, pero no se ha publicado ningún conteo de parámetros para él, y todos los cálculos de memoria y velocidad comienzan desde ese número. Preferiríamos no mostrar nada que una estimación fabricada.
AltCLIP_M9— ¿Es de código abierto?
Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.
AltCLIP_M9— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
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.