InternViT-6B
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
- Shanghai AI Lab,Nanjing University,The University of Hong Kong,Tsinghua University,SenseTime,University of Science and Technology of China (USTC)
- Type d'organisation
- Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia
- Pays
- China, Hong Kong
- Publié
- 15 January 2024
- Auteurs
- Zhe Chen, Jiannan Wu, Wenhai Wang, Weijie Su, Guo Chen, Sen Xing, Muyan Zhong, Qinglong Zhang, Xizhou Zhu, Lewei Lu, Bin Li, Ping Luo, Tong Lu, Yu Qiao, Jifeng Dai
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Vision, Language
- Tâche
- Visual question answering
- Modèle de base
- LLaMA-7B
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
- 6B
- Données d'entraînement
- tokens
6B
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
- NVIDIA A100
- Chips utilisés
- 640
- Consommation d'énergie
- 507.1 kW
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
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- InternVL: Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic Visual-Linguistic Tasks
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
InternViT-6B a été publié par Shanghai AI Lab,Nanjing University,The University of Hong Kong,Tsinghua University,SenseTime,University of Science and Technology of China (USTC), dans le pays enregistré comme China, durant January 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de visual question answering.
Plutôt que d'être entraîné depuis le début, il est dérivé de LLaMA-7B. C'est pourquoi il partage la forme et la taille générales du modèle de base.
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
InternViT-6B — questions courantes
InternViT-6B— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 6B. 6B. 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.
InternViT-6B— qui l'a créé ?
Il a été publié par Shanghai AI Lab,Nanjing University,The University of Hong Kong,Tsinghua University,SenseTime,University of Science and Technology of China (USTC), basé sur China, une organisation catégorisée comme academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia.
InternViT-6B— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans January 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.
InternViT-6B— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, Language, et est enregistré comme gérant la tâche de visual question answering. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
InternViT-6B— 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.
InternViT-6B— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
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.