Parti
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 Research
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 22 June 2022
- Szerzők
- Jiahui Yu, Yuanzhong Xu, Jing Yu Koh, Thang Luong, Gunjan Baid, Zirui Wang, Vijay Vasudevan, Alexander Ku, Yinfei Yang, Burcu Karagol Ayan, Ben Hutchinson, Wei Han, Zarana Parekh, Xin Li, Han Zhang, Jason Baldridge, Yonghui Wu
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Image generation
- Feladat
- Text-to-image, Image generation
- Megközelítés
- Self-supervised learning
- Numerikus formátum
- BF16
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
- 20B
- Képzési adatok
- 4,718,592,000,000 tokens
Abstract: "we achieve consistent quality improvements by scaling the encoder-decoder Transformer model up to 20B parameters"
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
- 5.1 × 10²³ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
Calculated from architecture. Does not take into account the encoding and decoding of text and images, only the transformer stack. Table 1 shows for the 20B model 16 encoder layers 64 decoder layers Dmodel = 4096 Dhidden = 16384 Num heads = 64 Just below table 1: "We use a maximum length of text tokens of 128, and the length of image tokens are fixed to 1024" I take the length of the sequence to be 100 for the encoder stack and 1024 for the decoder stack. Section 3, Training: "a total of 450…
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- Google TPU v4
- Számítási költség
- $427,179
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
"For these reasons, we have decided not to release our Parti models, code, or data for public use without further safeguards in place" https://sites.research.google/parti/
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Alapmodell
- Yes
- Valószínűleg 10²³ FLOP felett
- Yes
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 1,476
"Second, we achieve consistent quality improvements by scaling the encoder-decoder Transformer model up to 20B parameters, with a new state-of-the-art zero-shot FID score of 7.23 and finetuned FID score of 3.22 on MS-COCO"
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Scaling Autoregressive Models for Content-Rich Text-to-Image Generation
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Parti ki lett adva által Google Research, az országban rögzítve mint United States of America, alatt June 2022. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Image generation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása text-to-image, Image generation.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Képzés és származás
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 5.1 × 10²³ FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v4. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 4,718,592,000,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: sOTA improvement.
Válaszok
Parti — gyakori kérdések
Parti— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Parti— Mire használják?
Működik a területen a Image generation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot text-to-image, Image generation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
Parti— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 5.1 × 10²³ FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v4. 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.
Parti— 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.
Parti— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Parti— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 20B. Abstract: "we achieve consistent quality improvements by scaling the encoder-decoder Transformer model up to 20B 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.
Parti— Ki készítette ezt?
Kiadta Google Research, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint 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..