Noisy Student (L2)
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
- Carnegie Mellon University (CMU),Google
- Szervezet típusa
- Academia,Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 11 November 2019
- Szerzők
- Q Xie, MT Luong, E Hovy, QV Lee
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image classification
- Numerikus formátum
- FP32
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
- 480M
- Képzési adatok
- 81,000,000 tokens
"Due to duplications, there are only 81M unique images among these 130M images."
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
- 2.6 × 10²² FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
"Our largest model, EfficientNet-L2, needs to be trained for 6 days on a Cloud TPU v3 Pod, which has 2048 cores, if the unlabeled batch size is 14x the labeled batch size" TPU v3 gets 1.23e14 FLOP/s per chip, with 2 cores per chip 1024 * 1.23e14 * 6 * 24 * 3600 * 0.4 = 2.612e22
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
- 1,024
- Fali óra idő
- 144 hours
- Teljesítményfogyasztás
- 944.3 kW
- Számítási költség
- $45,610
6 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
- Open source
apache 2.0 license: https://github.com/google-research/noisystudent train script: https://github.com/google-research/noisystudent/blob/master/local_scripts/imagenet/train.sh
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Határmodell
- Yes
- Miért követik nyomon
- Highly cited,SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 2,743
"Noisy Student Training achieves 88.4% top-1 accuracy on ImageNet, which is 2.0% better than the state-of-the-art model"
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Noisy Student (L2) ki lett adva által Carnegie Mellon University (CMU),Google, az országban rögzítve mint United States of America, alatt November 2019. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,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. 2.6 × 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 81,000,000 szöveg tokenjei
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: highly cited,SOTA improvement.
Válaszok
Noisy Student (L2) — gyakori kérdések
Noisy Student (L2)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Noisy Student (L2)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 480M. 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.
Noisy Student (L2)— Ki készítette ezt?
Kiadta Carnegie Mellon University (CMU),Google, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry.
Noisy Student (L2)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a November 2019. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Noisy Student (L2)— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Noisy Student (L2)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.6 × 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.
Noisy Student (L2)— 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..