Kosmos-1
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
- Microsoft
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 1 March 2023
- Szerzők
- Shaohan Huang, Li Dong, Wenhui Wang, Yaru Hao, Saksham Singhal, Shuming Ma, Tengchao Lv, Lei Cui, Owais Khan Mohammed, Barun Patra, Qiang Liu, Kriti Aggarwal, Zewen Chi, Johan Bjorck, Vishrav Chaudhary, Subhojit Som, Xia Song, Furu Wei
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Multimodal, Language, Vision
- Feladat
- Visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation, Chat, Question answering, Document classification, Image classification, Visual puzzles
- Alapmodell
- ViT-G/14 (LiT)
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
- 1.6B
- Képzési adatok
- 360,000,000,000 tokens
- Tételméret
- 1,200,000
"The total number of parameters of KOSMOS-1 is about 1.6B" "The MLLM component has 24 layers with 2,048 hidden dimensions, 8,192 FFN intermediate size, and 32 attention heads, resulting in about 1.3B parameters."
"We use a batch size of 1.2 million tokens (0.5 million tokens from text corpora, 0.5 million tokens from image-caption pairs, and 0.2 million tokens from interleaved data) and train KOSMOS-1 for 300k steps, corresponding to about 360 billion 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
- 3.5 × 10²¹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 1.6 * 10^9 parameters [assuming all parameters were updated each step including vision encoder] * 360 * 10^9 tokens = 3.456e+21 FLOP "Likely" confidence because the number of trained parameters could be slightly less
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
MIT license https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/kosmos-1 (repo refers to code and weights of Kosmos-2, not Kosmos-1)
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
- Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
Kosmos-1 ki lett adva által Microsoft, az országban rögzítve mint United States of America, alatt March 2023. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Multimodal, Language, Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation, Chat, Question answering, Document classification, Image classification, Visual puzzles.
Ez alapoz. ViT-G/14 (LiT). A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Képzés és származás
A képzés futás körülbelül 3.5 × 10²¹ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A tanító készlet kb. futott 360,000,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
Kosmos-1 — gyakori kérdések
Kosmos-1— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 3.5 × 10²¹ 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.
Kosmos-1— 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.
Kosmos-1— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Kosmos-1— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 1.6B. "The total number of parameters of KOSMOS-1 is about 1.6B" "The MLLM component has 24 layers with 2,048 hidden dimensions, 8,192 FFN intermediate size, and 32 attention heads, resulting in about 1.3B parameters.". 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.
Kosmos-1— Ki készítette ezt?
Kiadta Microsoft, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Kosmos-1— 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.
Kosmos-1— Mire használják?
Működik a területen a Multimodal, Language, Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation, Chat, Question answering, Document classification, Image classification, Visual puzzles. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
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..