Florence-2-B (base)
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Microsoft
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 29 July 2024
- Auteurs
- Bin Xiao, Haiping Wu, Weijian Xu, Xiyang Dai, Houdong Hu, Yumao Lu, Michael Zeng, Ce Liu, Lu Yuan
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Vision
- Tâche
- Image captioning, Visual question answering, Image classification, Object detection
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 232M
- Données d'entraînement
- 22,879,290,000 tokens
232 million
We train our models with a mini-batch size of 2048/3072 (base/large) and an image size of 384×384 until reaching 3 billion effective training samples. Similar to [15, 29, 64, 92, 95], we further conduct high-resolution tuning with an image size of 768×768 for 0.5 billion samples for the base model and 0.1 billion samples for the large model. assuming (!) patches 14*14 and avg of 40 text tokens per image: 3*10^9*((384/14)^2+40) + 0.5*10^9*((768/14)^2+40) = 3.9016327e+12 tokens (Likely confid…
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 5.4 × 10²¹ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
6ND = 6*232000000.00*3901632700000 = 5.4310727e+21
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Unreleased
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Likely
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Florence-2: Advancing a Unified Representation for a Variety of Vision Tasks
- Dernière mise à jour
- 11 February 2026
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
Florence-2-B (base) a été publié par Microsoft, dans le pays enregistré comme United States of America, durant July 2024. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de image captioning, Visual question answering, Image classification, Object detection.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Entraînement et provenance
La production a nécessité des calculs totalisant environ 5.4 × 10²¹ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 22,879,290,000 jetons de texte
Réponses
Florence-2-B (base) — questions courantes
Florence-2-B (base)— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
Florence-2-B (base)— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
Florence-2-B (base)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 232M. 232 million. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
Florence-2-B (base)— qui l'a créé ?
Il a été publié par Microsoft, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
Florence-2-B (base)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans July 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
Florence-2-B (base)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de image captioning, Visual question answering, Image classification, Object detection. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Florence-2-B (base)— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 5.4 × 10²¹ FLOP. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.