BITTERS
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
- LG,Shutterstock
- Szervezet típusa
- Industry,Industry
- Ország
- Korea (Republic of), United States of America
- Közölt
- 1 October 2023
- Szerzők
- Taehoon Kim, Mark Marsden, Pyunghwan Ahn, Sangyun Kim, Sihaeng Lee, Alessandra Sala, Seung Hwan Kim
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image captioning
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
- 650M
- Képzési adatok
- 108,800,000,000 tokens
BITTERS has 650 million parameters in total.
we train BITTERS using a new, quality-controlled 100 million image dataset which we will refer to as Text Image Pairs 100 Million (TIP100M) WaveVAE module We also resize each image to 256 × 256 × 3 We train the model for 3 epochs with a batch size of 480 Batch size: 1280 Number of updates: 2 epochs Image resolution: 256x256 Sequence length: 64 text tokens, 1024 image tokens
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
- 7.8 × 10¹⁷ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
WaveVAE: "We train the model for 10 epochs with batch size 3840." "We reduced the number of parameters to 25 million in total" 25000*100000000*6*10=1.5e+14 BiART: "We train our model for 2 epochs in total with batch size 1280" "BITTERS has 650 million parameters in total" 650000000*100000000*6*2=7.8e+17 7.8e+17+1.5e+14=7.8015e+17
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
- Large-Scale Bidirectional Training for Zero-Shot Image Captioning
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
BITTERS ki lett adva által LG,Shutterstock, az országban rögzítve mint Korea (Republic of), alatt October 2023. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,Industry.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image captioning.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Képzés és származás
A képzés futás körülbelül 7.8 × 10¹⁷ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 108,800,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
BITTERS — gyakori kérdések
BITTERS— Mikor adták ki?
Kibocsátották a October 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
BITTERS— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image captioning. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
BITTERS— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 7.8 × 10¹⁷ 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.
BITTERS— 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.
BITTERS— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
BITTERS— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 650M. BITTERS has 650 million parameters in total. 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.
BITTERS— Ki készítette ezt?
Kiadta LG,Shutterstock, alapján Korea (Republic of), egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Industry.
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..