V-JEPA
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
- Meta AI
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 15 February 2024
- Autori
- Adrien Bardes, Quentin Garrido, Jean Ponce, Xinlei Chen, Michael Rabbat, Yann LeCun, Mahmoud Assran, Nicolas Ballas
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Representation learning
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.
- parametri
- 630M
- Dati di addestramento
- tokens
They train 200M and 630M models (see e.g. table 6)
2900k video clips (Table 2)
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
- 1.6 × 10²¹ FLOP
Figure 7 shows that each example (16 frames of 224*224 resoultion) is represented with 1568 tokens. Table 8 specifies (for ViT-H/16_224): Batch size = 3072 Iterations = 90000 Total training tokens: 90000 iterations *3072 batch size * 1568 tokens =433520640000 Training compute using 6ND (ignoring fine-tuning): 6*630000000*433520640000 = 1638708019200000000000
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
- NVIDIA A100
- Tempo di parete
- 50 hours
Figure 5
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Revisiting Feature Prediction for Learning Visual Representations from Video
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
V-JEPA è stato pubblicato da Meta AI, nel paese registrato come United States of America, durante February 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di representation learning.
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 run di addestramento ha consumato circa 1.6 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
V-JEPA — domande comuni
V-JEPA— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 630M. They train 200M and 630M models (see e.g. table 6). Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
V-JEPA— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Meta AI, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
V-JEPA— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in February 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.
V-JEPA— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di representation learning. 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.
V-JEPA— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.6 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. 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.
V-JEPA— 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.
V-JEPA— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
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.