CoCa
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
- 14 June 2022
- Szerzők
- Jiahui Yu, Zirui Wang, Vijay Vasudevan, Legg Yeung, Mojtaba Seyedhosseini, Yonghui Wu
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image classification, Visual question answering, Image captioning
- Megközelítés
- Self-supervised learning
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
- 2.1B
- Képzési adatok
- 1,351,680,000,000 tokens
- Epochok
- 6.88
"Our largest CoCa model ("CoCa" in short) follows the ViT-giant setup in [21] with 1B-parameters in the image encoder and 2.1B-parameters altogether with the text decoder"
JFT is 3 billion captioned images, ALIGN is 1.8 billion captioned images "we use a batch size of 65,536 image-text pairs, where half of each batch comes from JFT and ALIGN, respectively. All models are trained on the combined contrastive and captioning objectives in Eq.(4) for 500k steps, roughly corresponding to 5 epochs on JFT and 10 epochs on ALIGN." (5*3b+10*1.8b)/4.8b=6.875 epochs on average
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
- 7.3 × 10²² FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
"Pretraining CoCa takes about 5 days on 2,048 CloudTPUv4 chips" 275 teraFLOP/s * 2048 * 5 * 24 * 3600 * 0.3 (assumed utilization) = 7.3e22
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
- Használt chipek
- 2,048
- Fali óra idő
- 120 hours
- Teljesítményfogyasztás
- 1.4 MW
- Számítási költség
- $78,043
5 days
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
- Confident
- Hivatkozások
- 1,719
"Notably on ImageNet classification, CoCa obtains 86.3% zero-shot top-1 accuracy, 90.6% with a frozen encoder and learned classification head, and new state-of-the-art 91.0% top-1 accuracy on ImageNet with a finetuned encoder."
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- CoCa: Contrastive Captioners are Image-Text Foundation Models
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
CoCa ki lett adva által Google Research, az országban rögzítve mint United States of America, alatt June 2022. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification, Visual question answering, Image captioning.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Képzés és származás
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 7.3 × 10²² 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 1,351,680,000,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: sOTA improvement.
Válaszok
CoCa — gyakori kérdések
CoCa— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 7.3 × 10²² 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.
CoCa— 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.
CoCa— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
CoCa— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 2.1B. "Our largest CoCa model ("CoCa" in short) follows the ViT-giant setup in [21] with 1B-parameters in the image encoder and 2.1B-parameters altogether with the text decoder". 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.
CoCa— Ki készítette ezt?
Kiadta Google Research, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
CoCa— 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.
CoCa— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification, Visual question answering, 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.
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..