Florence-2-L (large)
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Microsoft
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 29 July 2024
- Szerzők
- Bin Xiao, Haiping Wu, Weijian Xu, Xiyang Dai, Houdong Hu, Yumao Lu, Michael Zeng, Ce Liu, Lu Yuan
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image captioning, Visual question answering, Image classification, Object detection
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 771M
- Képzési adatok
- 22,879,290,000 tokens
771 million
We train our models with a mini-batch size of 2048/3072 (base/large) and an image size of 384×384 until reaching 3 billion effective training samples. Similar to [15, 29, 64, 92, 95], we further conduct high-resolution tuning with an image size of 768×768 for 0.5 billion samples for the base model and 0.1 billion samples for the large model. assuming (!) patches 14*14 and avg of 40 text tokens per image: 3*10^9*((384/14)^2+40) + 0.1*10^9*((768/14)^2+40) = 2.6819102e+12 tokens (Likely confide…
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 1.2 × 10²² FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6ND = 6*771000000.00*2681910200000 = 1.2406517e+22
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Florence-2: Advancing a Unified Representation for a Variety of Vision Tasks
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Florence-2-L (large) ki lett adva által Microsoft, az országban rögzítve mint United States of America, alatt July 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image captioning, Visual question answering, Image classification, Object detection.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Képzés és származás
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 1.2 × 10²² FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A tanító készlet kb. futott 22,879,290,000 szöveg tokenjei
Válaszok
Florence-2-L (large) — gyakori kérdések
Florence-2-L (large)— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image captioning, Visual question answering, Image classification, Object detection. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Florence-2-L (large)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.2 × 10²² FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
Florence-2-L (large)— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
Florence-2-L (large)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Florence-2-L (large)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 771M. 771 million. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
Florence-2-L (large)— Ki készítette ezt?
Kiadta Microsoft, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Florence-2-L (large)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..