ERNIE-ViLG 2.0
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
- Baidu,Wuhan University of Science and Technology
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia
- Paese
- China
- Pubblicato
- 28 March 2023
- Autori
- Zhida Feng, Zhenyu Zhang, Xintong Yu, Yewei Fang, Lanxin Li, Xuyi Chen, Yuxiang Lu, Jiaxiang Liu, Weichong Yin, Shikun Feng, Yu Sun, Li Chen, Hao Tian, Hua Wu, Haifeng Wang
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Image generation
- Compito
- Image generation
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
- 24B
- Dati di addestramento
- 11,141,120,000,000 tokens
"we train ERNIEViLG 2.0 and scale up the model size to 24B parameters."
"The training data consists of 170M image-text pairs, including publicly available English datasets like LAION [28] and a series of internal Chinese datasets. The image autoencoder is trained on the same set. For images with English captions, we translate them with Baidu Translate API3 to get the Chinese version."
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
- 4.7 × 10²² FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
312000000000000 FLOP / GPU / sec [A100 reported, bf16 assumed]* 432 hours * 3600 sec / hour * 320 GPUs * 0.3 [assumed utilization] = 4.658135e+22 FLOP
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
- 320
- Tempo di parete
- 432 hours (18 days)
- Consumo energetico
- 255.2 kW
"We train ERNIE-ViLG 2.0 on 320 Tesla A100 GPUs for 18 days." 18*24=432
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
- API access
- Codice di addestramento
- Unreleased
https://wenxin.baidu.com/ernie-vilg
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
- ERNIE-ViLG 2.0: Improving Text-to-Image Diffusion Model with Knowledge-Enhanced Mixture-of-Denoising-Experts
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
ERNIE-ViLG 2.0 è stato pubblicato da Baidu,Wuhan University of Science and Technology, nel paese registrato come China, durante March 2023. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry,Academia.
Funziona nel dominio di Image generation, ed è registrato come eseguire il compito di image generation.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Addestramento e provenienza
Il run di addestramento ha consumato circa 4.7 × 10²² 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.
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 11,141,120,000,000 token di testo
Risposte
ERNIE-ViLG 2.0 — domande comuni
ERNIE-ViLG 2.0— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 24B. "we train ERNIEViLG 2.0 and scale up the model size to 24B parameters.". 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.
ERNIE-ViLG 2.0— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Baidu,Wuhan University of Science and Technology, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia.
ERNIE-ViLG 2.0— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in March 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.
ERNIE-ViLG 2.0— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Image generation, e viene registrato come gestire il compito di image generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
ERNIE-ViLG 2.0— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 4.7 × 10²² 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.
ERNIE-ViLG 2.0— 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.
ERNIE-ViLG 2.0— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
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.