AlphaEarth Foundations (AEF)
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 DeepMind,Google
- Tipo di organizzazione
- Industry,Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 30 July 2025
- Autori
- Christopher F. Brown, Michal R. Kazmierski, Valerie J. Pasquarella, William J. Rucklidge, Masha Samsikova, Chenhui Zhang, Evan Shelhamer, Estefania Lahera, Olivia Wiles, Simon Ilyushchenko, Noel Gorelick, Lihui Lydia Zhang, Sophia Alj, Emily Schechter, Sean Askay, Oliver Guinan, Rebecca Moore, Alexis Boukouvalas, Pushmeet Kohli
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Earth science
- Compito
- Entity embedding, Crop Mapping / Segmentation
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
- 480M
- Dati di addestramento
- tokens
"We trained ∼1B and ∼480M parameter variants of AEF, and ultimately proceeded with the smaller variant for improved inference efficiency."
[videoframes] "AEF was trained over 8,412,511 video sequences containing interleaved, time-stamped frames from the sources and metadata listed in supplemental materials S1. Each frame covered a 1.28 km x 1.28 km (128 x 128 pixel) area projected into the UTM zone of the area’s centroid and were not limited in length: all available data was used totalling 3,047,520,515 frames." "AEF was trained for 56 hours on 512 TPU v4 devices over 100k steps in batches of 256 video sequences. "
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
- 8.5 × 10²¹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
275000000000000 FLOP / sec / TPU v4 * 512 TPUs * 56 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 8.515584E21 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
- Google TPU v4
- Chip utilizzati
- 512
- Tempo di parete
- 56 hours
- Consumo energetico
- 340.5 kW
"AEF was trained for 56 hours on 512 TPU v4 devices over 100k steps in batches of 256 video sequences"
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
- Hosted access (no API)
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- AlphaEarth Foundations: An embedding field model for accurate and efficient global mapping from sparse label data
- Ultimo aggiornamento
- 29 May 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
AlphaEarth Foundations (AEF) è stato pubblicato da Google DeepMind,Google, nel paese registrato come United States of America, durante July 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry,Industry.
Funziona nel dominio di Earth science, ed è registrato come eseguire il compito di entity embedding, Crop Mapping / Segmentation.
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
Il run di addestramento ha consumato circa 8.5 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come Google TPU v4. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
AlphaEarth Foundations (AEF) — domande comuni
AlphaEarth Foundations (AEF)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in July 2025.
AlphaEarth Foundations (AEF)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Earth science, e viene registrato come gestire il compito di entity embedding, Crop Mapping / Segmentation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
AlphaEarth Foundations (AEF)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 8.5 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come Google TPU v4. 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.
AlphaEarth Foundations (AEF)— 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.
AlphaEarth Foundations (AEF)— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
AlphaEarth Foundations (AEF)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 480M. "We trained ∼1B and ∼480M parameter variants of AEF, and ultimately proceeded with the smaller variant for improved inference efficiency.". 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.
AlphaEarth Foundations (AEF)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google DeepMind,Google, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Industry.
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.