AliceMind-MMU
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
- Alibaba
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 17 November 2021
- Autori
- Ming Yan, Haiyang Xu, Chenliang Li, Junfeng Tian, Bin Bi, Wei Wang, Weihua Chen, Xianzhe Xu, Fan Wang, Zheng Cao, Zhicheng Zhang, Qiyu Zhang, Ji Zhang, Songfang Huang, Fei Huang, Luo Si, Rong Jin
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Compito
- Image Understanding
- Approccio
- Supervised fine-tuning (SFT),Supervised
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.
- Dati di addestramento
- 12,649,000 tokens
- Epoche
- 30
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
- 8
- Consumo energetico
- 6.5 kW
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
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- Historical significance,SOTA improvement
- Record fiducia
- Likely
Was the top of the VQA Challenge Leaderboard for the standard test, scoring 81.26, surpassing both human and previous record-holder.
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Achieving human parity on visual question answering
- Ultimo aggiornamento
- 30 June 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
AliceMind-MMU è stato pubblicato da Alibaba, nel paese registrato come China, durante November 2021. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
ed è registrato come eseguire il compito di image Understanding.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Cosa è stato necessario per costruirlo
È stato addestrato su un corpus di circa 12,649,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: historical significance,SOTA improvement.
Risposte
AliceMind-MMU — domande comuni
AliceMind-MMU— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
AliceMind-MMU— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
AliceMind-MMU— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Alibaba, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
AliceMind-MMU— 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.
AliceMind-MMU— A cosa serve?
e viene registrato come gestire il compito di image Understanding. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
AliceMind-MMU— 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.
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.