PaLM-E
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,TU Berlin
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia
- Paese
- United States of America, Germany
- Pubblicato
- 6 March 2023
- Autori
- Danny Driess, Fei Xia, Mehdi S. M. Sajjadi, Corey Lynch, Aakanksha Chowdhery, Brian Ichter, Ayzaan Wahid, Jonathan Tompson, Quan Vuong, Tianhe Yu, Wenlong Huang, Yevgen Chebotar, Pierre Sermanet, Daniel Duckworth, Sergey Levine, Vincent Vanhoucke, Karol Hausman, Marc Toussaint, Klaus Greff, Andy Zeng, Igor Mordatch, Pete Florence
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Robotics, Vision, Language
- Compito
- Visual question answering, Robotic manipulation, Image captioning, Language generation
- Modello di base
- PaLM (540B)
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
- 562B
- Dati di addestramento
- tokens
562B
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.
- Modello di base
- Yes
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 2,645
"Our largest model, PaLM-E-562B with 562B parameters, in addition to being trained on robotics tasks, is a visual-language generalist with state-of-the-art performance on OK-VQA, and retains generalist language capabilities with increasing scale."
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
PaLM-E è stato pubblicato da Google,TU Berlin, nel paese registrato come United States of America, durante March 2023. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry,Academia.
Funziona nel dominio di Robotics, Vision, Language, ed è registrato come eseguire il compito di visual question answering, Robotic manipulation, Image captioning, Language generation.
Costruisce su PaLM (540B). La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.
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
È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: sOTA improvement.
Risposte
PaLM-E — domande comuni
PaLM-E— 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.
PaLM-E— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Robotics, Vision, Language, e viene registrato come gestire il compito di visual question answering, Robotic manipulation, Image captioning, Language generation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
PaLM-E— 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.
PaLM-E— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
PaLM-E— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 562B. 562B. 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.
PaLM-E— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google,TU Berlin, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia.
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.