Flamingo
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- DeepMind
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Pubblicato
- 29 April 2022
- Autori
- Jean-Baptiste Alayrac, Jeff Donahue, Pauline Luc, Antoine Miech, Iain Barr, Yana Hasson, Karel Lenc, Arthur Mensch, Katie Millican, Malcolm Reynolds, Roman Ring, Eliza Rutherford, Serkan Cabi, Tengda Han, Zhitao Gong, Sina Samangooei, Marianne Monteiro, Jacob Menick, Sebastian Borgeaud, Andrew Brock, Aida Nematzadeh, Sahand Sharifzadeh, Mikolaj Binkowski, Ricardo Barreira, Oriol Vinyals, Andrew Zi…
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Multimodal, Vision, Language, Video
- Compito
- Visual question answering, Image captioning
- Approach
- Supervised
- Base model
- Chinchilla
- Numerical format
- BF16
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Parametri
- 80B
- Dati di addestramento
- 458,333,333,333 tokens
"We obtain three models, Flamingo-3B, Flamingo-9B and Flamingo-80B" " The Flamingo-80B model builds on top of the frozen Chinchilla 70B language model [42]. Starting from the very first layer and before every seventh transformer blocks, we add a GATED XATTN-DENSE layer attending to the visual inputs; this accounts for 10B additional learned parameters. For simplicity, we refer to this model as simply Flamingo throughout the paper"
Flamingo was trained on a mixture of web-scraped datasets: 43M pages of text with interleaved images (MultiModal MassiveWeb dataset) 312M image-text pairs (LTIP dataset) 27M video-text pairs (VTP dataset) 1.8B image-alt text pairs (ALIGN dataset) Training dataset size is at least 2.1 billion.
Addestramento computazionale
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto costato l'addestramento, non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Addestramento computazionale
- 2.2 × 10²³ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
1536 TPU v4 chips for 15 days. Assuming 40% utilization: C = 1536 TPU * 275*10^12 FLOP/s/TPU * 15 day * 86400 s/day * 0.40 = 2.2*10^23 FLOP "All training and evaluation was performed on TPUv4 instances. The largest model containing 80 billion parameters is trained on QUSV chips for 15 days and sharded across 16 devices." "All trained parameters and optimizer accumulators are stored and updated in float32; all activations and gradients are computed in bfloat16 after downcasting of parameters fr…
Il training run
Cosa è stato fisicamente necessario per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha richiesto dalla rete elettrica.
- Hardware di addestramento
- Google TPU v4
- Chips used
- 1,536
- Chip-hours
- 552,960
- Tempo di orologio muro
- 360 hours (15 days)
- Consumo energetico
- 1.0 MW
- Compute cost
- $183,423
1536 TPU v4 chips for 15 days
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e eseguirlo sul tuo hardware, il che decide se una delle cifre della scheda grafica su questa pagina si applica.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Foundation model
- Yes
- Probabilmente sopra 10²³ FLOP
- Yes
- Perché viene tracciato
- SOTA improvement,Discretionary
- Registrare fiducia
- Confident
- Citazioni
- 5,793
Figure 2 "For tasks lying anywhere on this spectrum, a single Flamingo model can achieve a new state of the art with few-shot learning, simply by prompting the model with task-specific examples. On numerous benchmarks, Flamingo outperforms models fine-tuned on thousands of times more task-specific data."
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Where it came from
Flamingo was published by DeepMind, in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, in April 2022. It comes out of industry.
It works in Multimodal, Vision, Language, Video, and is recorded as doing visual question answering, Image captioning.
It is derived from Chinchilla rather than trained from scratch, which is the usual way a specialised model is produced.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda grafica cambia ciò.
Training and provenance
The training run consumed about 2.2 × 10²³ FLOP, on Google TPU v4. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
It was trained on about 458,333,333,333 tokens of text.
The reason it appears in this catalogue at all is sOTA improvement,Discretionary.
Risposte
Flamingo — Domande frequenti
Who created Flamingo?
Flamingo was published by DeepMind, based in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, categorised as industry.
When was Flamingo released?
Flamingo was published in April 2022. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Flamingo used for?
Flamingo works in Multimodal, Vision, Language, Video, and is recorded as handling visual question answering, Image captioning. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train Flamingo?
Around 2.2 × 10²³ FLOP, on Google TPU v4. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
Quale GPU mi serve per eseguire Flamingo?
None. Flamingo is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Flamingo open source?
No. Flamingo has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Flamingo have?
Flamingo has 80B parameters. "We obtain three models, Flamingo-3B, Flamingo-9B and Flamingo-80B" " The Flamingo-80B model builds on top of the frozen Chinchilla 70B language model [42]. Starting from the very first layer and before every seventh transformer blocks, we add a GATED XATTN-DENSE layer attending to the visual inputs; this accounts for 10B additional learned parameters. For simplicity, we refer to this model as simply Flamingo throughout the paper". That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.