Kosmos-1
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
- Microsoft
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 1 March 2023
- Auteurs
- Shaohan Huang, Li Dong, Wenhui Wang, Yaru Hao, Saksham Singhal, Shuming Ma, Tengchao Lv, Lei Cui, Owais Khan Mohammed, Barun Patra, Qiang Liu, Kriti Aggarwal, Zewen Chi, Johan Bjorck, Vishrav Chaudhary, Subhojit Som, Xia Song, Furu Wei
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
- Visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation, Chat, Question answering, Document classification, Image classification, Visual puzzles
- Modèle de base
- ViT-G/14 (LiT)
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
- 1.6B
- Données d'entraînement
- 360,000,000,000 tokens
- Taille de lot
- 1,200,000
"The total number of parameters of KOSMOS-1 is about 1.6B" "The MLLM component has 24 layers with 2,048 hidden dimensions, 8,192 FFN intermediate size, and 32 attention heads, resulting in about 1.3B parameters."
"We use a batch size of 1.2 million tokens (0.5 million tokens from text corpora, 0.5 million tokens from image-caption pairs, and 0.2 million tokens from interleaved data) and train KOSMOS-1 for 300k steps, corresponding to about 360 billion 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
- 3.5 × 10²¹ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 1.6 * 10^9 parameters [assuming all parameters were updated each step including vision encoder] * 360 * 10^9 tokens = 3.456e+21 FLOP "Likely" confidence because the number of trained parameters could be slightly less
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
MIT license https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/kosmos-1 (repo refers to code and weights of Kosmos-2, not Kosmos-1)
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
- Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Kosmos-1 a été publié par Microsoft, dans le pays enregistré comme United States of America, durant March 2023. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation, Chat, Question answering, Document classification, Image classification, Visual puzzles.
Il s'appuie sur ViT-G/14 (LiT). La plupart des modèles à cette échelle sont adaptés d'une base existante plutôt que construits de rien.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Entraînement et provenance
L'entraînement a consommé environ 3.5 × 10²¹ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'ensemble d'entraînement a duré environ 360,000,000,000 jetons de texte
Réponses
Kosmos-1 — questions courantes
Kosmos-1— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 3.5 × 10²¹ 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.
Kosmos-1— 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.
Kosmos-1— 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.
Kosmos-1— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 1.6B. "The total number of parameters of KOSMOS-1 is about 1.6B" "The MLLM component has 24 layers with 2,048 hidden dimensions, 8,192 FFN intermediate size, and 32 attention heads, resulting in about 1.3B 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.
Kosmos-1— qui l'a créé ?
Il a été publié par Microsoft, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
Kosmos-1— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans March 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.
Kosmos-1— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation, Chat, Question answering, Document classification, Image classification, Visual puzzles. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
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.