OmniVec
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
- TensorTour
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 7 November 2023
- Szerzők
- Siddharth Srivastava, Gaurav Sharma
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Multimodal, Vision, Speech, Language, Video, 3D modeling
- Feladat
- Image classification, Speech recognition (ASR)
- Alapmodell
- BERT-Large
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
- tokens
- Epochok
- 2,000
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.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
- Hivatkozások
- 89
" We surpass the state of the art on iNaturalist with a top-1 accuracy of 93.8%, compared to InternImage’s 92.6%. On Places-365, we beat all competitors, achieving 61.6% accuracy versus InternImage’s 61.2%" "We observe that we outperform all the competing methods on Moments in Time dataset " "on the ESC50 dataset. OmniVec outperforms competing methods, achieving an accuracy of 98.4%, significantly higher than the Audio Spectrogram Transformer (AST) at 85.7%."
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- OmniVec: Learning robust representations with cross modal sharing
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
OmniVec ki lett adva által TensorTour, az országban rögzítve mint United States of America, alatt November 2023. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Multimodal, Vision, Speech, Language, Video, 3D modeling, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification, Speech recognition (ASR).
A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, BERT-Large. Ez a szokásos módja egy specializált modell előállításának.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Hogyan lett betanítva
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.
Válaszok
OmniVec — gyakori kérdések
OmniVec— Mire használják?
Működik a területen a Multimodal, Vision, Speech, Language, Video, 3D modeling, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification, Speech recognition (ASR). A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
OmniVec— 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.
OmniVec— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
OmniVec— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
OmniVec— Ki készítette ezt?
Kiadta TensorTour, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
OmniVec— Mikor adták ki?
Kibocsátották a November 2023. 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..