PaLM-E
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,TU Berlin
- Szervezet típusa
- Industry,Academia
- Ország
- United States of America, Germany
- Közölt
- 6 March 2023
- Szerzők
- Danny Driess, Fei Xia, Mehdi S. M. Sajjadi, Corey Lynch, Aakanksha Chowdhery, Brian Ichter, Ayzaan Wahid, Jonathan Tompson, Quan Vuong, Tianhe Yu, Wenlong Huang, Yevgen Chebotar, Pierre Sermanet, Daniel Duckworth, Sergey Levine, Vincent Vanhoucke, Karol Hausman, Marc Toussaint, Klaus Greff, Andy Zeng, Igor Mordatch, Pete Florence
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Robotics, Vision, Language
- Feladat
- Visual question answering, Robotic manipulation, Image captioning, Language generation
- Alapmodell
- PaLM (540B)
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
- 562B
- Képzési adatok
- tokens
562B
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.
- Alapmodell
- Yes
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 2,645
"Our largest model, PaLM-E-562B with 562B parameters, in addition to being trained on robotics tasks, is a visual-language generalist with state-of-the-art performance on OK-VQA, and retains generalist language capabilities with increasing scale."
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
PaLM-E ki lett adva által Google,TU Berlin, az országban rögzítve mint United States of America, alatt March 2023. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry,Academia.
Működik a területen a Robotics, Vision, Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása visual question answering, Robotic manipulation, Image captioning, Language generation.
Ez alapoz. PaLM (540B). A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Képzés és származás
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.
Válaszok
PaLM-E — gyakori kérdések
PaLM-E— Mikor adták ki?
Kibocsátották a March 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
PaLM-E— Mire használják?
Működik a területen a Robotics, Vision, Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot visual question answering, Robotic manipulation, Image captioning, Language generation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
PaLM-E— 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.
PaLM-E— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
PaLM-E— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 562B. 562B. 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.
PaLM-E— Ki készítette ezt?
Kiadta Google,TU Berlin, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia.
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..