Med-Gemini-3D
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,Google Research
- Tipo di organizzazione
- Industry,Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 6 May 2024
- Autori
- Lin Yang, Shawn Xu, Andrew Sellergren, Timo Kohlberger, Yuchen Zhou, Ira Ktena, Atilla Kiraly, Faruk Ahmed, Farhad Hormozdiari, Tiam Jaroensri, Eric Wang, Ellery Wulczyn, Fayaz Jamil, Theo Guidroz, Chuck Lau, Siyuan Qiao, Yun Liu, Akshay Goel, Kendall Park, Arnav Agharwal, Nick George, Yang Wang, Ryutaro Tanno, David G. T. Barrett, Wei-Hung Weng, S. Sara Mahdavi, Khaled Saab, Tao Tu, Sreenivasa Ra…
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Medicine, Vision
- Compito
- Visual question answering, Medical diagnosis
- Modello di base
- Gemini 1.5 Pro
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
- tokens
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 v4
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
- Unknown
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Advancing Multimodal Medical Capabilities of Gemini
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
Med-Gemini-3D è stato pubblicato da Google DeepMind,Google Research, nel paese registrato come United States of America, durante May 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry,Industry.
Funziona nel dominio di Medicine, Vision, ed è registrato come eseguire il compito di visual question answering, Medical diagnosis.
Invece di essere addestrato da zero, è derivato da Gemini 1.5 Pro. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Risposte
Med-Gemini-3D — domande comuni
Med-Gemini-3D— 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.
Med-Gemini-3D— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Med-Gemini-3D— 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.
Med-Gemini-3D— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google DeepMind,Google Research, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Industry.
Med-Gemini-3D— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in May 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.
Med-Gemini-3D— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Medicine, Vision, e viene registrato come gestire il compito di visual question answering, Medical diagnosis. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
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.