Movie Gen Video
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
- Meta AI
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 4 October 2024
- Szerzők
- Adam Polyak, Amit Zohar, Andrew Brown, Andros Tjandra, Animesh Sinha, Ann Lee, Apoorv Vyas, Bowen Shi, Chih-Yao Ma, Ching-Yao Chuang, David Yan, Dhruv Choudhary, Dingkang Wang, Geet Sethi, Guan Pang, Haoyu Ma, Ishan Misra, Ji Hou, Jialiang Wang, Kiran Jagadeesh, Kunpeng Li, Luxin Zhang, Mannat Singh, Mary Williamson, Matt Le, Mitesh Kumar Singh, Peizhao Zhang, Peter Vajda, Quentin Duval, Rohit Gir…
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Video, Vision
- Feladat
- Video generation, Text-to-video, Image-to-video
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
- 30B
- Képzési adatok
- 3,400,000,000 tokens
30B
O(1B) images O(100M) videos, each with 256 frames ~= 25M 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
- 1.7 × 10²⁴ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
Model size = 30B Broken down by training stage (table 3): 256px T2I: samples seen = 1.94E9; sample token length = 256; flops = 6ND = 8.94E22 256px T2I/V: samples seen = 3.95E8; sample token length = 8192; flops = 6ND = 5.82E23 768px T2I/V: samples seen = 7.38E7; sample token length = 73,728; flops = 6ND = 9.79E23 Total flops = 1.65E24
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA H100 SXM5 80GB
- Használt chipek
- 6,144
- Fali óra idő
- 331 hours (13.8 days)
- Teljesítményfogyasztás
- 8.5 MW
54 hours for 256px T2I 128 hours for 256px T2I/V 149 hours for 768px T2I/V
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.
- Valószínűleg 10²³ FLOP felett
- Yes
- Miért követik nyomon
- Training cost
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
BOTE estimate of cost is ~$3 million
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Movie Gen: A Cast of Media Foundation Models
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
Movie Gen Video ki lett adva által Meta AI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt October 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Video, Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása video generation, Text-to-video, Image-to-video.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 1.7 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 3,400,000,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: training cost.
Válaszok
Movie Gen Video — gyakori kérdések
Movie Gen Video— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 30B. 30B. 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.
Movie Gen Video— Ki készítette ezt?
Kiadta Meta AI, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Movie Gen Video— Mikor adták ki?
Kibocsátották a October 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Movie Gen Video— Mire használják?
Működik a területen a Video, Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot video generation, Text-to-video, Image-to-video. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
Movie Gen Video— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.7 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.
Movie Gen Video— 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.
Movie Gen Video— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
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..