Florence
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
- Microsoft
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 22 November 2021
- Autori
- Lu Yuan, Dongdong Chen, Yi-Ling Chen, Noel Codella, Xiyang Dai, Jianfeng Gao, Houdong Hu, Xuedong Huang, Boxin Li, Chunyuan Li, Ce Liu, Mengchen Liu, Zicheng Liu, Yumao Lu, Yu Shi, Lijuan Wang, JianFeng Wang, Bin Xiao, Zhen Xiao, Jianwei Yang, Michael Zeng, Luowei Zhou, Pengchuan Zhang
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Image captioning, Visual question answering, Image classification, Object detection
- Approccio
- Supervised
- Formato numerico
- FP16
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
- 893M
- Dati di addestramento
- 7,500,000,000 tokens
"Our Florence pretrained model has in total 893M parameters, including the language transformer with 256M parameters and the CoSwin-H transformer with 637M parameters."
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
- 4.8 × 10²² FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
"The model takes 10 days to train on 512 NVIDIA A100 GPUs with 40GB memory per GPU." 512 * 312 teraFLOPS * 10 days * 35% utilization = 4.831e22 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 SXM4 40 GB
- Chip utilizzati
- 512
- Chip-ore
- 122,880
- Tempo di parete
- 240 hours (10 days)
- Consumo energetico
- 412.8 kW
- Costo di calcolo
- $106,951
10 days on 512 A100 40GB
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
- Historical significance,SOTA improvement
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 1,122
"Florence achieves new state-of-the-art results in majority of 44 representative benchmarks, e.g., ImageNet-1K zero-shot classification with top-1 accuracy of 83.74 and the top-5 accuracy of 97.18, 62.4 mAP on COCO fine tuning, 80.36 on VQA, and 87.8 on Kinetics-600." "image retrieval zero-shot (90.9/76.7 R@1 on Flickr30K image-to-text / text-to-image, 64.7/47.2 R@1 on MSCOCO image-to-text / text-to-image) and fine-tuning (97.2/87.9 R@1 on Flickr30K image-to-text / text-to-image, 81.8/63.2 R@1 …
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Florence: A New Foundation Model for Computer Vision
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
Florence è stato pubblicato da Microsoft, nel paese registrato come United States of America, durante November 2021. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image captioning, Visual question answering, Image classification, Object detection.
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
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 4.8 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 40 GB. 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 7,500,000,000 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: historical significance,SOTA improvement.
Risposte
Florence — domande comuni
Florence— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Microsoft, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
Florence— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in November 2021. 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.
Florence— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di image captioning, Visual question answering, Image classification, Object detection. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Florence— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 4.8 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 40 GB. 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.
Florence— 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.
Florence— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Florence— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 893M. "Our Florence pretrained model has in total 893M parameters, including the language transformer with 256M parameters and the CoSwin-H transformer with 637M 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.
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.