MetaLM
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 Research
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 13 June 2022
- Auteurs
- Yaru Hao, Haoyu Song, Li Dong, Shaohan Huang, Zewen Chi, Wenhui Wang, Shuming Ma, 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
- Language modeling, Visual question answering, Language modeling/generation, Image captioning
- Approche
- Self-supervised learning
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
- 646,707,200,000 tokens
- Taille de lot
- 2,097,152
1024 * 2048 - "The maximum input lengths for non-causal and semi-causal models are 512 and 2048, respectively." (Sec. 3.2, p. 9) and "We pretrain METALM for 300k steps with a batch size of 1024"
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
I don't see neither code nor weights here https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/metalm
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
- Speculative
- Citations
- 110
Abstract: "Experimental results across various language-only and vision-language benchmarks show that our model outperforms or is competitive with specialized models on finetuning, zero-shot generalization, and few-shot learning." "Table 7 and Table 8 show the zero-shot captioning results on COCO Karpathy test split, NoCaps validation set, and Flickr30k test set. METALM outperforms recent strong methods on three image captioning datasets." Table 12
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Language Models are General-Purpose Interfaces
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Contexte
MetaLM a été publié par Microsoft Research, dans le pays enregistré comme United States of America, durant June 2022. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling, Visual question answering, Language modeling/generation, Image captioning.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Entraînement et provenance
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 646,707,200,000 jetons de texte
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. sOTA improvement.
Réponses
MetaLM — questions courantes
MetaLM— 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.
MetaLM— 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.
MetaLM— qui l'a créé ?
Il a été publié par Microsoft Research, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
MetaLM— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans June 2022. 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.
MetaLM— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling, Visual question answering, Language modeling/generation, Image captioning. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
MetaLM— 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.
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.