SILC-S
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
- ETH Zurich,DeepMind,Google,Technical University of Munich
- Type d'organisation
- Academia,Industry,Industry,Academia
- Pays
- Switzerland, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America, Germany
- Publié
- 20 October 2023
- Auteurs
- Muhammad Ferjad Naeem, Yongqin Xian, Xiaohua Zhai, Lukas Hoyer, Luc Van Gool, Federico Tombari
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, Image segmentation
- Modèle de base
- SILC-S* (86M)
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
- 86M
- Données d'entraînement
- tokens
"SILC models set a new state-of-the-art for these tasks at ViT/B16 model size" (https://arxiv.org/pdf/2310.13355, page 5). VIT/B16-224 has 86.6M parameters, and VIT/B16-384 has 86.9M parameters (https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-224, https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-384), so I will assume SILC-S has 86M parameters.
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
- SILC: Improving Vision Language Pretraining with Self-Distillation
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
SILC-S a été publié par ETH Zurich,DeepMind,Google,Technical University of Munich, dans le pays enregistré comme Switzerland, durant October 2023. Cela provient d'une organisation classée comme academia,Industry,Industry,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de image classification, Image segmentation.
Il s'appuie sur SILC-S* (86M). 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
SILC-S — questions courantes
SILC-S— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 86M. "SILC models set a new state-of-the-art for these tasks at ViT/B16 model size" (https://arxiv.org/pdf/2310.13355, page 5). VIT/B16-224 has 86.6M parameters, and VIT/B16-384 has 86.9M parameters (https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-224, https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-384), so I will assume SILC-S has 86M parameters. 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.
SILC-S— qui l'a créé ?
Il a été publié par ETH Zurich,DeepMind,Google,Technical University of Munich, basé sur Switzerland, une organisation catégorisée comme academia,Industry,Industry,Academia.
SILC-S— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans October 2023. 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.
SILC-S— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de image classification, Image segmentation. 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.
SILC-S— 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.
SILC-S— 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.
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.