Med-Gemini-2D
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,Google Research
- Type d'organisation
- Industry,Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 6 May 2024
- Auteurs
- Lin Yang, Shawn Xu, Andrew Sellergren, Timo Kohlberger, Yuchen Zhou, Ira Ktena, Atilla Kiraly, Faruk Ahmed, Farhad Hormozdiari, Tiam Jaroensri, Eric Wang, Ellery Wulczyn, Fayaz Jamil, Theo Guidroz, Chuck Lau, Siyuan Qiao, Yun Liu, Akshay Goel, Kendall Park, Arnav Agharwal, Nick George, Yang Wang, Ryutaro Tanno, David G. T. Barrett, Wei-Hung Weng, S. Sara Mahdavi, Khaled Saab, Tao Tu, Sreenivasa Ra…
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Medicine, Vision
- Tâche
- Visual question answering, Medical diagnosis
- Modèle de base
- Gemini 1.5 Pro
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
- tokens
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- Google TPU v4
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
- Unknown
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Advancing Multimodal Medical Capabilities of Gemini
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Med-Gemini-2D a été publié par Google DeepMind,Google Research, dans le pays enregistré comme United States of America, durant May 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme industry,Industry.
Il fonctionne dans le domaine de Medicine, Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de visual question answering, Medical diagnosis.
Son point de départ était un modèle de base existant, Gemini 1.5 Pro. La plupart des modèles à cette échelle sont adaptés d'une base existante plutôt que construits de rien.
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.
Réponses
Med-Gemini-2D — questions courantes
Med-Gemini-2D— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google DeepMind,Google Research, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Industry.
Med-Gemini-2D— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans May 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.
Med-Gemini-2D— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Medicine, Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de visual question answering, Medical diagnosis. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
Med-Gemini-2D— 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.
Med-Gemini-2D— 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.
Med-Gemini-2D— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
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.