V-JEPA
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
- Meta AI
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 15 February 2024
- Szerzők
- Adrien Bardes, Quentin Garrido, Jean Ponce, Xinlei Chen, Michael Rabbat, Yann LeCun, Mahmoud Assran, Nicolas Ballas
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Representation learning
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
- 630M
- Képzési adatok
- tokens
They train 200M and 630M models (see e.g. table 6)
2900k video clips (Table 2)
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
- 1.6 × 10²¹ FLOP
Figure 7 shows that each example (16 frames of 224*224 resoultion) is represented with 1568 tokens. Table 8 specifies (for ViT-H/16_224): Batch size = 3072 Iterations = 90000 Total training tokens: 90000 iterations *3072 batch size * 1568 tokens =433520640000 Training compute using 6ND (ignoring fine-tuning): 6*630000000*433520640000 = 1638708019200000000000
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA A100
- Fali óra idő
- 50 hours
Figure 5
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Revisiting Feature Prediction for Learning Visual Representations from Video
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
V-JEPA ki lett adva által Meta AI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt February 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása representation learning.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 1.6 × 10²¹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
V-JEPA — gyakori kérdések
V-JEPA— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 630M. They train 200M and 630M models (see e.g. table 6). 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.
V-JEPA— Ki készítette ezt?
Kiadta Meta AI, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
V-JEPA— Mikor adták ki?
Kibocsátották a February 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
V-JEPA— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot representation learning. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
V-JEPA— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.6 × 10²¹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100. 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.
V-JEPA— 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.
V-JEPA— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
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..