MM1-30B
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
- Apple
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 14 March 2024
- Auteurs
- Brandon McKinzie, Zhe Gan, Jean-Philippe Fauconnier, Sam Dodge, Bowen Zhang, Philipp Dufter, Dhruti Shah, Xianzhi Du, Futang Peng, Floris Weers, Anton Belyi, Haotian Zhang, Karanjeet Singh, Doug Kang, Ankur Jain, Hongyu Hè, Max Schwarzer, Tom Gunter, Xiang Kong, Aonan Zhang, Jianyu Wang, Chong Wang, Nan Du, Tao Lei, Sam Wiseman, Guoli Yin, Mark Lee, Zirui Wang, Ruoming Pang, Peter Grasch, Alexande…
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Multimodal, Language, Vision
- Tâche
- Chat, Image captioning, Visual question answering
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
- 30B
- Données d'entraînement
- tokens
30B
at least 2T tokens
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
- 4.9 × 10²³ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
Pre-trained on ~2B image-text pairs and 2T tokens (Table 2). Each image is 144 tokens, so the images are ~300B tokens. Then additional multimodal training for 400B tokens, for a total of ~2.7T tokens. This is the final training recipe: "We initialize both the image encoder and the underlying LLM decoder weights for MM1 from in-house pre-trained models2. We then perform multimodal pre-training on the above data mix for 200k steps (approx. 400B tokens)." Compute = 6ND = 6 * 2.7 trillion * 30 bi…
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.
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Likely
- Citations
- 266
"In particular, the pretrained model MM1 is SOTA, performing better than Emu2 [105], Flamingo [3], and IDEFICS [47] on captioning and visual question answering (VQA) tasks in few-shot settings, both in small and large size regimes" Table 4: outperforms Gemini and GPT-4V on VQA
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Contexte
MM1-30B a été publié par Apple, dans le pays enregistré comme United States of America, durant March 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de chat, Image captioning, Visual question answering.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
La production a nécessité des calculs totalisant environ 4.9 × 10²³ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. sOTA improvement.
Réponses
MM1-30B — questions courantes
MM1-30B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 4.9 × 10²³ 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.
MM1-30B— 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.
MM1-30B— 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.
MM1-30B— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 30B. 30B. 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.
MM1-30B— qui l'a créé ?
Il a été publié par Apple, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
MM1-30B— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans March 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.
MM1-30B— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de chat, Image captioning, Visual question answering. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
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.