CogView2
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
- Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- China
- Közölt
- 28 April 2022
- Szerzők
- Ming Ding, Wendi Zheng, Wenyi Hong, Jie Tang
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Image generation
- Feladat
- Image generation, Text-to-image
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
- 6B
- Képzési adatok
- 629,145,600,000 tokens
The backbone of our pretrained CogLM is a Transformer with Sandwich LayerNorm [3]. The model has 6 billion parameters (48 layers, hidden size 3072, 48 attention heads)
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
- 2.3 × 10²² FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
"The model has 6 billion parameters (48 layers, hidden size 3072, 48 attention heads), trained for 300,000 iterations in FP16 with batch size 4,096" Using 6ND formula: 6*6000000000*300000*4096*512=2.2649242e+22
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- CogView2: Faster and Better Text-to-Image Generation via Hierarchical Transformers
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
CogView2 ki lett adva által Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, az országban rögzítve mint China, alatt April 2022. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Academia.
Működik a területen a Image generation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image generation, Text-to-image.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 2.3 × 10²² 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 629,145,600,000 szöveg tokenjei
Válaszok
CogView2 — gyakori kérdések
CogView2— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
CogView2— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 6B. The backbone of our pretrained CogLM is a Transformer with Sandwich LayerNorm [3]. The model has 6 billion parameters (48 layers, hidden size 3072, 48 attention heads). 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.
CogView2— Ki készítette ezt?
Kiadta Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
CogView2— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
CogView2— Mire használják?
Működik a területen a Image generation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image generation, Text-to-image. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
CogView2— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.3 × 10²² 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.
CogView2— 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.
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..