BASIC-L + Lion
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,University of California Los Angeles (UCLA)
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 13 February 2023
- Autori
- Xiangning Chen, Chen Liang, Da Huang, Esteban Real, Kaiyuan Wang, Yao Liu, Hieu Pham, Xuanyi Dong, Thang Luong, Cho-Jui Hsieh, Yifeng Lu, Quoc V. Le
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Image classification
- Formato numerico
- BF16
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
- 3.1B
- Dati di addestramento
- tokens
parameter count of original BASIC-L
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Chip-ore
- 4,350
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
- Open source
Apache 2.0 https://github.com/google/automl/tree/master/lion
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 626
"On vision-language contrastive learning, we achieve 88.3% zero-shot and 91.1% fine-tuning accuracy on ImageNet, surpassing the previous best results by 2% and 0.1%, respectively" "On image classification, Lion boosts the accuracy of ViT by up to 2% on ImageNet and saves up to 5x the pre-training compute on JFT."
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Symbolic Discovery of Optimization Algorithms
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
BASIC-L + Lion è stato pubblicato da Google,University of California Los Angeles (UCLA), nel paese registrato come United States of America, durante February 2023. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,Academia.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image classification.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Addestramento e provenienza
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.
Risposte
BASIC-L + Lion — domande comuni
BASIC-L + Lion— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di image classification. 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.
BASIC-L + Lion— 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.
BASIC-L + Lion— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
BASIC-L + Lion— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 3.1B. parameter count of original BASIC-L. 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.
BASIC-L + Lion— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google,University of California Los Angeles (UCLA), basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia.
BASIC-L + Lion— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in February 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.
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.