BASIC-L
Sin estimación
No hay requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en su propio hardware en ningún tamaño. Solo es accesible a través de su proveedor, y ninguna tarjeta gráfica lo cambia.
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?
- Organización
- Tipo de organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 19 November 2021
- Autores
- Hieu Pham, Zihang Dai, Golnaz Ghiasi, Kenji Kawaguchi, Hanxiao Liu, Adams Wei Yu, Jiahui Yu, Yi-Ting Chen, Minh-Thang Luong, Yonghui Wu, Mingxing Tan, Quoc V. Le
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
- Numerical format
- BF16
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Parámetros
- 3.1B
- Datos de entrenamiento
- 8,905,031,712,000 tokens
2.4B image model + 670M text model
6.7B image-text pairs
Entrenamiento de computación
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 cuán rápido responde el modelo terminado.
- Entrenamiento de computación
- 4.1 × 10²² FLOP
- Cómo se estableció
- Hardware
6.9k + 1k + 0.8k = 8.7k TPUv4 core-days for BASIC-L, per Table 8 Two cores per chip, and 275 teraflop/s per chip (https://cloud.google.com/tpu/docs/system-architecture-tpu-vm#tpu_v4) 275 teraflops * 8700/2 * 24 * 3600 * 0.4 (assumed utilization) = 8.3e22
El entrenamiento
Lo que se necesitó físicamente para entrenar: qué chips, cuántos, durante cuánto tiempo y qué consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- Google TPU v4
- Horas de chip
- 4,350
- Costo de computación
- $1,685
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo cual es lo que decide si alguna de las cifras de la tarjeta gráfica en esta página aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Por qué se rastrea
- SOTA improvement
- Registrar confianza
- Likely
- Citations
- 241
SOTA on ImageNet for a model that was not trained on ImageNet images: "We present a combined scaling method – named BASIC – that achieves 85.7% top-1 accuracy on the ImageNet ILSVRC-2012 validation set without learning from any labeled ImageNet example. This accuracy surpasses best-published similar models – CLIP and ALIGN – by 9.3%"
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- Combined Scaling for Zero-shot Transfer Learning
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Background
BASIC-L was published by Google, in United States of America, in November 2021. The organisation is categorised as industry.
It works in Vision, and is recorded as doing image classification.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Cómo fue entrenado
Producing it required around 4.1 × 10²² FLOP of arithmetic, on Google TPU v4, which is a statement about the training budget rather than about inference.
It was trained on about 8,905,031,712,000 tokens of text.
The reason it appears in this catalogue at all is sOTA improvement.
Respuestas
BASIC-L — Preguntas frecuentes
What is BASIC-L used for?
BASIC-L works in Vision, and is recorded as handling image classification. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train BASIC-L?
Around 4.1 × 10²² FLOP, on Google TPU v4. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run BASIC-L?
None. BASIC-L is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is BASIC-L open source?
No. BASIC-L has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does BASIC-L have?
BASIC-L has 3.1B parameters. 2.4B image model + 670M text model. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created BASIC-L?
BASIC-L was published by Google, based in United States of America, categorised as industry.
When was BASIC-L released?
BASIC-L was published in November 2021. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.