SARA-RT-2
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
- 4 December 2023
- Auteurs
- Isabel Leal, Krzysztof Choromanski, Deepali Jain, Avinava Dubey, Jake Varley, Michael Ryoo, Yao Lu, Frederick Liu, Vikas Sindhwani, Quan Vuong, Tamas Sarlos, Ken Oslund, Karol Hausman, Kanishka Rao
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Robotics
- Taak
- Robotic manipulation
- Basis model
- RT-2
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
- 5B
- Training gegevens
- tokens
5B "We focus on the 5B PaLI-X variant, as more practical for the on-robot deployment than the 55B variant"
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
demos here https://sites.google.com/view/rtsara/
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
- SARA-RT: Scaling up Robotics Transformers with Self-Adaptive Robust Attention
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
SARA-RT-2 werd gepubliceerd door Google DeepMind, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens December 2023. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.
Het werkt in het domein van Robotics, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van robotic manipulation.
Het startpunt was een bestaand basismodel, RT-2. De meeste modellen op deze schaal zijn aangepast van een bestaande basis in plaats van vanuit het niets gebouwd.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Antwoorden
SARA-RT-2 — veelgestelde vragen
SARA-RT-2— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
SARA-RT-2— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 5B. 5B "We focus on the 5B PaLI-X variant, as more practical for the on-robot deployment than the 55B variant". 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.
SARA-RT-2— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Google DeepMind, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
SARA-RT-2— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in December 2023. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
SARA-RT-2— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Robotics, en wordt geregistreerd als het afhandelen van robotic manipulation. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
SARA-RT-2— 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.