ViT-G/14
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 Brain,Google Research
- Szervezet típusa
- Industry,Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 8 June 2021
- Szerzők
- X Zhai, A Kolesnikov, N Houlsby, L Beyer
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image classification
- 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
- 1.8B
- Képzési adatok
- 3,000,000,000 tokens
- Epochok
- 54.6
- Tételméret
- 32,768
Table 2 of paper
"For this study, we use the proprietary JFT-3B dataset, a larger version of the JFT-300M dataset used in many previous works on large-scale computer vision models [31, 18, 11]. This dataset consists of nearly 3 billion images, annotated with a class-hierarchy of around 30k labels via a semi-automatic pipeline" Epochs: 5M steps (Table 11) * 32768 (batch size) / 3B = 54.6 epochs
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
- 5.9 × 10²² FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware,Operation counting
Digitizing Figure 9 indicates training used 27,200 TPUv3 core-days. TPUv3 is 123 teraflop/s per chip, 2 cores per chip. 1.23e14 * (1/2) * 27,200 * 24 * 3600 * 0.4 = 5.78e22 Alternatively, Table 2 indicates 965.3e9 FLOPs per forward pass on a 224^2 image. Table 4 indicates 5 million steps at a (normalized) batch size of 4096, and total flops including backward pass would be 3x the FLOPs from forward passes alone, so we get: 4096 * 5e6 * 965.3e9 * 3 = 5.93e22 (Note that actual batch size appear…
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
- Használt chipek
- 2,048
- Teljesítményfogyasztás
- 1.9 MW
- Számítási költség
- $3,848
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
About the weights: https://twitter.com/giffmana/status/1402507421029916672 About the code: Apache 2.0 https://github.com/google-research/big_vision/blob/main/big_vision/configs/proj/scaling_laws/train_vit_g.py
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
- 1,393
"we successfully train a ViT model with two billion parameters, which attains a new state-of-the-art on ImageNet of 90.45% top-1 accuracy"
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Scaling Vision Transformers
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
ViT-G/14 ki lett adva által Google Brain,Google Research, az országban rögzítve mint United States of America, alatt June 2021. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,Industry.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 5.9 × 10²² FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v3. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 3,000,000,000 szöveg tokenjei
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: sOTA improvement.
Válaszok
ViT-G/14 — gyakori kérdések
ViT-G/14— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2021. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
ViT-G/14— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
ViT-G/14— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 5.9 × 10²² FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v3. 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.
ViT-G/14— 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— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
ViT-G/14— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 1.8B. Table 2 of paper. 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— Ki készítette ezt?
Kiadta Google Brain,Google Research, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,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..