AliceMind-MMU
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
- Alibaba
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- China
- Publié
- 17 November 2021
- Auteurs
- Ming Yan, Haiyang Xu, Chenliang Li, Junfeng Tian, Bin Bi, Wei Wang, Weihua Chen, Xianzhe Xu, Fan Wang, Zheng Cao, Zhicheng Zhang, Qiyu Zhang, Ji Zhang, Songfang Huang, Fei Huang, Luo Si, Rong Jin
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Tâche
- Image Understanding
- Approche
- Supervised fine-tuning (SFT),Supervised
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
- 12,649,000 tokens
- Époques
- 30
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
- 8
- Consommation d'énergie
- 6.5 kW
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
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.
- Pourquoi c'est suivi
- Historical significance,SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Likely
Was the top of the VQA Challenge Leaderboard for the standard test, scoring 81.26, surpassing both human and previous record-holder.
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Achieving human parity on visual question answering
- Dernière mise à jour
- 30 June 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
AliceMind-MMU a été publié par Alibaba, dans le pays enregistré comme China, durant November 2021. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
et est enregistré comme exécutant la tâche de image Understanding.
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.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 12,649,000 jetons de texte
Son critère d'inclusion : historical significance,SOTA improvement.
Réponses
AliceMind-MMU — questions courantes
AliceMind-MMU— 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.
AliceMind-MMU— 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.
AliceMind-MMU— qui l'a créé ?
Il a été publié par Alibaba, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.
AliceMind-MMU— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans November 2021. 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.
AliceMind-MMU— à quoi ça sert ?
et est enregistré comme gérant la tâche de image Understanding. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
AliceMind-MMU— 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.