JEST++
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Google DeepMind
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 25 June 2024
- Autori
- Talfan Evans, Nikhil Parthasarathy, Hamza Merzic, Olivier J. Henaff
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Image classification
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- 131,072,000,000,000 tokens
4b training examples seen (figure 1) The vision encoder takes images resized to (256 x 256) and the text-encoder tokenizes text with the sentencepiece tokenizer [26] trained on the English C4 dataset [39]. We crop the text to the first 64 tokens. visual encoder: ViT-B/16 4*10^9*((256/16)^2 + 64) = 1.28e+12 tokens (text and image)
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 1.9 × 10²¹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Other
1.9*10^21 from figure 1 and table 1 there is slight disrepancy (within confidence interval) between sigclip/jest++ training compute ratio if we compare epoch's estimated compute and table 1
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- Google TPU v5e
- Chip utilizzati
- 256
- Consumo energetico
- 113.7 kW
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 30
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Data curation via joint example selection further accelerates multimodal learning
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
JEST++ è stato pubblicato da Google DeepMind, nel paese registrato come United States of America, durante June 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image classification.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Addestramento e provenienza
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 1.9 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come Google TPU v5e. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
È stato addestrato su un corpus di circa 131,072,000,000,000 token di testo
Risposte
JEST++ — domande comuni
JEST++— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
JEST++— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
JEST++— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google DeepMind, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
JEST++— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
JEST++— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di image classification. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
JEST++— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.9 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come Google TPU v5e. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
JEST++— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.