Flexi-JEST++
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
- Google DeepMind
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 25 June 2024
- Szerzők
- Talfan Evans, Nikhil Parthasarathy, Hamza Merzic, Olivier J. Henaff
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image classification
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- 131,072,000,000,000 tokens
4b training examples seen (figure 1) The vision encoder takes images resized to (256 x 256) and the text-encoder tokenizes text with the sentencepiece tokenizer [26] trained on the English C4 dataset [39]. We crop the text to the first 64 tokens. visual encoder: ViT-B/16 4*10^9*((256/16)^2 + 64) = 1.28e+12 tokens (text and image)
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
- 1.3 × 10²¹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Other
1.26*10^21 from the figure 1 there is slight disrepancy (within confidence interval) between sigclip/flexi-jest++ training compute ratio if we compare epoch's estimated compute and table 1
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- Google TPU v5e
- Használt chipek
- 256
- Teljesítményfogyasztás
- 113.7 kW
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
- Confident
- Hivatkozások
- 30
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Data curation via joint example selection further accelerates multimodal learning
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Flexi-JEST++ ki lett adva által Google DeepMind, az országban rögzítve mint United States of America, alatt June 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Mi került a felépítésébe
A képzés futás körülbelül 1.3 × 10²¹ FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v5e. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A tanító készlet kb. futott 131,072,000,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
Flexi-JEST++ — gyakori kérdések
Flexi-JEST++— 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.
Flexi-JEST++— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Flexi-JEST++— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Flexi-JEST++— Ki készítette ezt?
Kiadta Google DeepMind, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Flexi-JEST++— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Flexi-JEST++— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
Flexi-JEST++— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.3 × 10²¹ FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v5e. 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.
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..