JEST++
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
- Google DeepMind
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 25 June 2024
- Authors
- Talfan Evans, Nikhil Parthasarathy, Hamza Merzic, Olivier J. Henaff
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 classification
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.
- Données d'entraînement
- 131,072,000,000,000 tokens
4b training examples seen (figure 1) The vision encoder takes images resized to (256 x 256) and the text-encoder tokenizes text with the sentencepiece tokenizer [26] trained on the English C4 dataset [39]. We crop the text to the first 64 tokens. visual encoder: ViT-B/16 4*10^9*((256/16)^2 + 64) = 1.28e+12 tokens (text and image)
Training compute
The arithmetic performed to train the model, measured in floating-point operations. It is a measure of what the training run cost, not of how fast the finished model answers you.
- Training compute
- 1.9 × 10²¹ FLOP
- How it was established
- Other
1.9*10^21 from figure 1 and table 1 there is slight disrepancy (within confidence interval) between sigclip/jest++ training compute ratio if we compare epoch's estimated compute and table 1
The training run
What it physically took to train: which chips, how many, for how long, and what that drew from the wall.
- Training hardware
- Google TPU v5e
- Chips used
- 256
- Power draw
- 113.7 kW
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
- Confident
- Citations
- 30
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Data curation via joint example selection further accelerates multimodal learning
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Background
JEST++ was published by Google DeepMind, in United States of America, in June 2024. It comes out of industry.
It works in Vision, and is recorded as doing image classification.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Training and provenance
Producing it required around 1.9 × 10²¹ FLOP of arithmetic, on Google TPU v5e, which is a statement about the training budget rather than about inference.
It was trained on about 131,072,000,000,000 tokens of text.
Réponses
JEST++ — questions courantes
Is JEST++ open source?
No. JEST++ has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does JEST++ have?
No parameter count has been published for JEST++, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created JEST++?
JEST++ was published by Google DeepMind, based in United States of America, categorised as industry.
When was JEST++ released?
JEST++ was published in June 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is JEST++ used for?
JEST++ works in Vision, and is recorded as handling image classification. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train JEST++?
Around 1.9 × 10²¹ FLOP, on Google TPU v5e. 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 JEST++?
None. JEST++ 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.
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.