InternViT-6B

Pesi chiusi Shanghai AI Lab,Nanjing University,The University of Hong Kong,Tsinghua University,SenseTime,University of Science and Technology of China (USTC) 6B parametri January 2024

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
Shanghai AI Lab,Nanjing University,The University of Hong Kong,Tsinghua University,SenseTime,University of Science and Technology of China (USTC)
Tipo di organizzazione
Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia
Paese
China, Hong Kong
Pubblicato
15 January 2024
Autori
Zhe Chen, Jiannan Wu, Wenhai Wang, Weijie Su, Guo Chen, Sen Xing, Muyan Zhong, Qinglong Zhang, Xizhou Zhu, Lewei Lu, Bin Li, Ping Luo, Tong Lu, Yu Qiao, Jifeng Dai

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Vision, Language
Compito
Visual question answering
Modello di base
LLaMA-7B

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
6B

6B

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
NVIDIA A100
Chip utilizzati
640
Consumo energetico
507.1 kW

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
InternVL: Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic Visual-Linguistic Tasks
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Informazioni su questo modello

InternViT-6B è stato pubblicato da Shanghai AI Lab,Nanjing University,The University of Hong Kong,Tsinghua University,SenseTime,University of Science and Technology of China (USTC), nel paese registrato come China, durante January 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia.

Funziona nel dominio di Vision, Language, ed è registrato come eseguire il compito di visual question answering.

Invece di essere addestrato da zero, è derivato da LLaMA-7B. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.

Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.

Risposte

InternViT-6B — domande comuni

01

InternViT-6B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 6B. 6B. 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.

02

InternViT-6B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Shanghai AI Lab,Nanjing University,The University of Hong Kong,Tsinghua University,SenseTime,University of Science and Technology of China (USTC), basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia.

03

InternViT-6B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in January 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.

04

InternViT-6B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Vision, Language, e viene registrato come gestire il compito di visual question answering. 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.

05

InternViT-6B— 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.

06

InternViT-6B— 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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.