LIMoE-H/14
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
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 6 June 2022
- Auteurs
- Basil Mustafa, Carlos Riquelme, Joan Puigcerver, Rodolphe Jenatton, Neil Houlsby
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Multimodal, Vision, Language
- Tâche
- Image classification
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
- 5.6B
- Données d'entraînement
- 4,575,625,612,000 tokens
Section 1: "We scale this up to a large 5.6B parameter LIMoE-H/14"
"By default, all models are trained on paired image-text data used in [16], consisting of 3.6B images and alt-texts scraped from the web. For large LIMoE-H/14 experiment, we also co-train with JFT-4B [17]." "The largest scale model is trained at batch size 21502, with resolution 288 and text sequence length 16." "The model was trained for 700k steps pre-cooldown. There was one cooldown of length 125k steps from the final step, and 3 of length 40k steps starting from step 650k" 21502*288*70000…
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
- 1.8 × 10²² FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
Section 3.2: "The model contains 5.6B parameters in total, but only applies 675M parameters per token" From Section A.3, "batch size 21502 with resolution 288 and text sequence length16". "The model was trained for 700k steps pre-cooldown. There was one cooldown of length 125k steps from the final step, and 3 of length 40k steps starting from step 650k". Patch size 14 for images. Assume C = 6*N*D. C = 6*675e6*21.5e3*1e6*(16+(288/14)**2)/2 = 1.8e22 This is broadly consistent with ViT-H/14's c…
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
- Google TPU v2,Google TPU v3,Google TPU v4
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
- Confident
- Citations
- 317
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Multimodal Contrastive Learning with LIMoE: the Language-Image Mixture of Experts
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
LIMoE-H/14 a été publié par Google, dans le pays enregistré comme United States of America, durant June 2022. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Vision, Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de image classification.
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 nécessité un budget de calcul d'environ 1.8 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v2,Google TPU v3,Google TPU v4. 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 4,575,625,612,000 jetons de texte
Réponses
LIMoE-H/14 — questions courantes
LIMoE-H/14— 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.
LIMoE-H/14— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Vision, Language, et est enregistré comme gérant la tâche de image classification. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
LIMoE-H/14— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1.8 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v2,Google TPU v3,Google TPU v4. 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.
LIMoE-H/14— 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.
LIMoE-H/14— 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.
LIMoE-H/14— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 5.6B. Section 1: "We scale this up to a large 5.6B parameter LIMoE-H/14". 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.
LIMoE-H/14— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
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.