BITTERS
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
- LG,Shutterstock
- Tipo di organizzazione
- Industry,Industry
- Paese
- Korea (Republic of), United States of America
- Pubblicato
- 1 October 2023
- Autori
- Taehoon Kim, Mark Marsden, Pyunghwan Ahn, Sangyun Kim, Sihaeng Lee, Alessandra Sala, Seung Hwan Kim
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Image captioning
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
- 650M
- Dati di addestramento
- 108,800,000,000 tokens
BITTERS has 650 million parameters in total.
we train BITTERS using a new, quality-controlled 100 million image dataset which we will refer to as Text Image Pairs 100 Million (TIP100M) WaveVAE module We also resize each image to 256 × 256 × 3 We train the model for 3 epochs with a batch size of 480 Batch size: 1280 Number of updates: 2 epochs Image resolution: 256x256 Sequence length: 64 text tokens, 1024 image tokens
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
- 7.8 × 10¹⁷ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
WaveVAE: "We train the model for 10 epochs with batch size 3840." "We reduced the number of parameters to 25 million in total" 25000*100000000*6*10=1.5e+14 BiART: "We train our model for 2 epochs in total with batch size 1280" "BITTERS has 650 million parameters in total" 650000000*100000000*6*2=7.8e+17 7.8e+17+1.5e+14=7.8015e+17
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
- Likely
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Large-Scale Bidirectional Training for Zero-Shot Image Captioning
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
BITTERS è stato pubblicato da LG,Shutterstock, nel paese registrato come Korea (Republic of), durante October 2023. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,Industry.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image captioning.
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
Il run di addestramento ha consumato circa 7.8 × 10¹⁷ FLOP. 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 108,800,000,000 token di testo
Risposte
BITTERS — domande comuni
BITTERS— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 2023. 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.
BITTERS— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di image captioning. 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.
BITTERS— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 7.8 × 10¹⁷ FLOP. 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.
BITTERS— 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.
BITTERS— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
BITTERS— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 650M. BITTERS has 650 million parameters in total. 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.
BITTERS— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da LG,Shutterstock, basato su Korea (Republic of), un'organizzazione categorizzata come industry,Industry.
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.