MM1-30B
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
- Apple
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 14 March 2024
- Auteurs
- Brandon McKinzie, Zhe Gan, Jean-Philippe Fauconnier, Sam Dodge, Bowen Zhang, Philipp Dufter, Dhruti Shah, Xianzhi Du, Futang Peng, Floris Weers, Anton Belyi, Haotian Zhang, Karanjeet Singh, Doug Kang, Ankur Jain, Hongyu Hè, Max Schwarzer, Tom Gunter, Xiang Kong, Aonan Zhang, Jianyu Wang, Chong Wang, Nan Du, Tao Lei, Sam Wiseman, Guoli Yin, Mark Lee, Zirui Wang, Ruoming Pang, Peter Grasch, Alexande…
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Multimodal, Language, Vision
- Taak
- Chat, Image captioning, Visual question answering
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
- 30B
- Training gegevens
- tokens
30B
at least 2T tokens
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
- 4.9 × 10²³ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
Pre-trained on ~2B image-text pairs and 2T tokens (Table 2). Each image is 144 tokens, so the images are ~300B tokens. Then additional multimodal training for 400B tokens, for a total of ~2.7T tokens. This is the final training recipe: "We initialize both the image encoder and the underlying LLM decoder weights for MM1 from in-house pre-trained models2. We then perform multimodal pre-training on the above data mix for 200k steps (approx. 400B tokens)." Compute = 6ND = 6 * 2.7 trillion * 30 bi…
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.
- Waarschijnlijk boven de 10²³ FLOP
- Yes
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Likely
- Citaties
- 266
"In particular, the pretrained model MM1 is SOTA, performing better than Emu2 [105], Flamingo [3], and IDEFICS [47] on captioning and visual question answering (VQA) tasks in few-shot settings, both in small and large size regimes" Table 4: outperforms Gemini and GPT-4V on VQA
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
MM1-30B werd gepubliceerd door Apple, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens March 2024. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.
Het werkt in het domein van Multimodal, Language, Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van chat, Image captioning, Visual question answering.
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
Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 4.9 × 10²³ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: sOTA improvement.
Antwoorden
MM1-30B — veelgestelde vragen
MM1-30B— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 4.9 × 10²³ FLOP. 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.
MM1-30B— 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.
MM1-30B— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
MM1-30B— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 30B. 30B. 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.
MM1-30B— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Apple, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
MM1-30B— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in March 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
MM1-30B— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Multimodal, Language, Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van chat, Image captioning, Visual question answering. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
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.