JEST-L++
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
- DeepMind
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- 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
- 98,304,000,000,000 tokens
- Dimensione del Batch
- 32,000
"Our default training configuration follows that of SigLIP [54], with a ViT-B/16 and Bert-B image-text dual encoder, training on WebLI for 3 billion examples with a batch size of 32k and the sigmoid-contrastive loss... We split training across 256 TPUv5e chips," according to page 14 of https://arxiv.org/pdf/2406.17711v1.
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
- 2 × 10²¹ FLOP
See the right subfigure of Figure 1 on page 2 of https://arxiv.org/pdf/2406.17711v1.
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
(a) Did you include the code, data, and instructions needed to reproduce the main experimental results (either in the supplemental material or as a URL)? [No] We do not explicitly provide the code for our experiments, however we detail in pseudocode the main components of our method (see algorithms 1 and A.1). Our model implementations and base experimental configuration were adopted from the open source big_vision codebase [3]. We do not provide the reference or downstream training datasets, bu…
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
Da dove è venuto
JEST-L++ è stato pubblicato da DeepMind, nel paese registrato come United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, 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.
Come è stato addestrato
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 2 × 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.
Il set di addestramento si aggirava attorno a 98,304,000,000,000 token di testo
Risposte
JEST-L++ — domande comuni
JEST-L++— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2 × 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-L++— 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.
JEST-L++— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
JEST-L++— 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-L++— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da DeepMind, basato su United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, un'organizzazione categorizzata come industry.
JEST-L++— 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-L++— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di image classification. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
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.