ALOHA Unleashed
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Google DeepMind
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 8 September 2024
- Auteurs
- Tony Z. Zhao, Jonathan Tompson, Danny Driess, Pete Florence, Kamyar Ghasemipour, Chelsea Finn, Ayzaan Wahid
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Robotics
- Taak
- Robotic manipulation
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 217M
- Training gegevens
- tokens
"the Base model consists of 217M learnable parameters"
"we collect over 26k episodes for 5 real tasks, on 10 different robots in 2 different buildings over the course of 8 months" "images resized to 256x256"
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 3.6 × 10²¹ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
265 hours *3600 sec / hour *64 GPUs *197000000000000 FLOP / s *0.3 [assumed utilization] = 3.6084096e+21 FLOP
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- Google TPU v5e
- Gebruikte chips
- 64
- Kloktijd
- 265 hours (11 days)
- Stroomverbruik
- 28.4 kW
"We train our models with JAX [51] using 64 TPUv5e chips with a data parallel mesh. We use a batch size of 256 and train for 2M steps (about 265 hours of training). "
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- Unreleased
- Training code
- Unreleased
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- ALOHA Unleashed: A Simple Recipe for Robot Dexterity
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
ALOHA Unleashed werd gepubliceerd door Google DeepMind, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens September 2024. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.
Het werkt in het domein van Robotics, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van robotic manipulation.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
De training run verbruikte ongeveer 3.6 × 10²¹ FLOP, op hardware vastgelegd als Google TPU v5e. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Antwoorden
ALOHA Unleashed — veelgestelde vragen
ALOHA Unleashed— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
ALOHA Unleashed— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 217M. "the Base model consists of 217M learnable parameters". Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
ALOHA Unleashed— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Google DeepMind, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
ALOHA Unleashed— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in September 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
ALOHA Unleashed— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Robotics, en wordt geregistreerd als het afhandelen van robotic manipulation. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
ALOHA Unleashed— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 3.6 × 10²¹ FLOP, op hardware vastgelegd als Google TPU v5e. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
ALOHA Unleashed— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.