ViT-G/14 (LiT)
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
- 15 November 2021
- Szerzők
- Xiaohua Zhai, Xiao Wang, Basil Mustafa, Andreas Steiner, Daniel Keysers, Alexander Kolesnikov, Lucas Beyer
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image classification
- Alapmodell
- ViT-G/14
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
- 3B
- Képzési adatok
- 1,040,000,000,000 tokens
- Epochok
- 4.5
Table 7
Largest dataset is "4 billion image and alt-text pairs". This is rounded down slightly; the other datasets are much smaller.
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- Google TPU v3
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
- Open source
Apache 2.0 license https://colab.research.google.com/github/google-research/big_vision/blob/main/big_vision/configs/proj/image_text/lit.ipynb https://github.com/google-research/big_vision
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
- 723
"For example, it achieves 82.5% accuracy on the challenging ObjectNet test set [1], outperforming the previous state-of-the-art method [46] by 10.2%."
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Zero-Shot Transfer with Locked-image Text Tuning
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
ViT-G/14 (LiT) ki lett adva által Google Research, az országban rögzítve mint United States of America, alatt November 2021. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification.
A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, ViT-G/14. Ez a szokásos módja egy specializált modell előállításának.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 1,040,000,000,000 szöveg tokenjei
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: sOTA improvement.
Válaszok
ViT-G/14 (LiT) — gyakori kérdések
ViT-G/14 (LiT)— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
ViT-G/14 (LiT)— 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.
ViT-G/14 (LiT)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
ViT-G/14 (LiT)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 3B. Table 7. 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.
ViT-G/14 (LiT)— Ki készítette ezt?
Kiadta Google Research, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
ViT-G/14 (LiT)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a November 2021. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
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..