InternViT-6B
Nincs becslés
Ennekhez a modellhez nincs hardverkövetelmény
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így azt semmilyen méretben nem lehet letölteni vagy saját hardveren futtatni. Csak az adattovábbítóján keresztül érhető el, és semmilyen grafikus kártya nem változtat ezen..
Felvételen
Teljes specifikáció
Minden adatok ezen a modellen. A legtöbb leírás arról szól, hogyan volt kiképzve, nem pedig arról, hogyan fut — hasznos háttérinformáció arra vonatkozóan, hogy mennyi munka került bele, és hogyan viszonyul más méretű modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Shanghai AI Lab,Nanjing University,The University of Hong Kong,Tsinghua University,SenseTime,University of Science and Technology of China (USTC)
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia
- Ország
- China, Hong Kong
- Kiadva
- 15 January 2024
- Szerzők
- Zhe Chen, Jiannan Wu, Wenhai Wang, Weijie Su, Guo Chen, Sen Xing, Muyan Zhong, Qinglong Zhang, Xizhou Zhu, Lewei Lu, Bin Li, Ping Luo, Tong Lu, Yu Qiao, Jifeng Dai
Mit csinál
A modell által épített probléma területek. Egy modell több különbözőt is tartalmazhat.
- Irányítószám
- Vision, Language
- Feladat
- Visual question answering
- Alap modell
- LLaMA-7B
Méret
Mekkora a modell és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek meghatározzák, hogy illeszkedik-e egy adott grafikus kártyára.
- Paraméterek
- 6B
- Képzési adatok
- tokens
6B
A képzési futam
A kiképzéshez fizikailag szükséges volt: milyen chipek, hány, meddig és mennyi áramot vett le a hálózatról.
- Képzési hardver
- NVIDIA A100
- Felhasznált chipek
- 640
- Energiafogyasztás
- 507.1 kW
Hogyan van besorolva
Címkék, amelyeket a forráshalmaz alkalmaz, amikor figyelemmel kíséri a figyelemre méltó modelleket, és mennyire biztos a bejegyzésben.
- Rögzítési bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a rekord és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- InternVL: Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic Visual-Linguistic Tasks
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentek a számok
Erről a modellről
InternViT-6B was published by Shanghai AI Lab,Nanjing University,The University of Hong Kong,Tsinghua University,SenseTime,University of Science and Technology of China (USTC), in China, in January 2024. The organisation is categorised as academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia.
It works in Vision, Language, and is recorded as doing visual question answering.
It is derived from LLaMA-7B rather than trained from scratch, which is the usual way a specialised model is produced.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Válaszok
InternViT-6B — Gyakran ismételt kérdések
How many parameters does InternViT-6B have?
InternViT-6B has 6B parameters. 6B. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created InternViT-6B?
InternViT-6B was published by Shanghai AI Lab,Nanjing University,The University of Hong Kong,Tsinghua University,SenseTime,University of Science and Technology of China (USTC), based in China, categorised as academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia.
When was InternViT-6B released?
InternViT-6B was published in January 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is InternViT-6B used for?
InternViT-6B works in Vision, Language, and is recorded as handling visual question answering. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run InternViT-6B?
None. InternViT-6B is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is InternViT-6B open source?
The licensing for InternViT-6B was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már rendelkezik egy kártyával és szeretné tudni, hogy minden mit fog futtatni, kérjük, folytassa., kezdje a hardverrel inkább.