SILC-S
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
- ETH Zurich,DeepMind,Google,Technical University of Munich
- Organisatietype
- Academia,Industry,Industry,Academia
- Land
- Switzerland, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America, Germany
- Gepubliceerd
- 20 October 2023
- Auteurs
- Muhammad Ferjad Naeem, Yongqin Xian, Xiaohua Zhai, Lukas Hoyer, Luc Van Gool, Federico Tombari
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Vision
- Taak
- Image classification, Image segmentation
- Basis model
- SILC-S* (86M)
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
- 86M
- Training gegevens
- tokens
"SILC models set a new state-of-the-art for these tasks at ViT/B16 model size" (https://arxiv.org/pdf/2310.13355, page 5). VIT/B16-224 has 86.6M parameters, and VIT/B16-384 has 86.9M parameters (https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-224, https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-384), so I will assume SILC-S has 86M parameters.
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
- Likely
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- SILC: Improving Vision Language Pretraining with Self-Distillation
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
SILC-S werd gepubliceerd door ETH Zurich,DeepMind,Google,Technical University of Munich, in het land geregistreerd als Switzerland, tijdens October 2023. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia,Industry,Industry,Academia.
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van image classification, Image segmentation.
Het bouwt voort op SILC-S* (86M). De meeste modellen op deze schaal zijn aangepast van een bestaande basis in plaats van vanuit het niets gebouwd.
Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.
Antwoorden
SILC-S — veelgestelde vragen
SILC-S— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 86M. "SILC models set a new state-of-the-art for these tasks at ViT/B16 model size" (https://arxiv.org/pdf/2310.13355, page 5). VIT/B16-224 has 86.6M parameters, and VIT/B16-384 has 86.9M parameters (https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-224, https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-384), so I will assume SILC-S has 86M 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.
SILC-S— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door ETH Zurich,DeepMind,Google,Technical University of Munich, gebaseerd op Switzerland, een organisatie geclassificeerd als academia,Industry,Industry,Academia.
SILC-S— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in October 2023. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
SILC-S— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van image classification, Image segmentation. 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.
SILC-S— 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.
SILC-S— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
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.