Big Transfer (BiT-M)
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 Brain
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 24 December 2019
- Autori
- Alexander Kolesnikov, Lucas Beyer, Xiaohua Zhai, Joan Puigcerver, Jessica Yung, Sylvain Gelly, Neil Houlsby
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Image classification
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
- 928M
- Dati di addestramento
- 14,200,000 tokens
- Epoche
- 90
"928 million" stated directly in paper
"We train both BiT-S and BiT-M for 90 epochs"
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 v3
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.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 1,361
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Big Transfer (BiT-M) è stato pubblicato da Google Brain, nel paese registrato come United States of America, durante December 2019. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
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.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il set di addestramento si aggirava attorno a 14,200,000 token di testo
Risposte
Big Transfer (BiT-M) — domande comuni
Big Transfer (BiT-M)— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Big Transfer (BiT-M)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 928M. "928 million" stated directly in paper. 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.
Big Transfer (BiT-M)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google Brain, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
Big Transfer (BiT-M)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in December 2019. 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.
Big Transfer (BiT-M)— 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.
Big Transfer (BiT-M)— 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.