ViT-22B
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
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 10 February 2023
- Auteurs
- Mostafa Dehghani, Josip Djolonga, Basil Mustafa, Piotr Padlewski, Jonathan Heek, Justin Gilmer, Andreas Steiner, Mathilde Caron, Robert Geirhos, Ibrahim Alabdulmohsin, Rodolphe Jenatton, Lucas Beyer, Michael Tschannen, Anurag Arnab, Xiao Wang, Carlos Riquelme, Matthias Minderer, Joan Puigcerver, Utku Evci, Manoj Kumar, Sjoerd van Steenkiste, Gamaleldin F. Elsayed, Aravindh Mahendran, Fisher Yu, Av…
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Vision
- Taak
- Object detection, Image classification
- Numerieke indeling
- BF16
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
- 21.7B
- Training gegevens
- 4,000,000,000 tokens
- Epochs
- 2.9
21.743B, Table 1
"Dataset. ViT-22B is trained on a version of JFT (Sun et al., 2017), extended to around 4B images (Zhai et al., 2022a). These images have been semi-automatically annotated with a class-hierarchy of 30k labels"
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
- 1.9 × 10²³ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
"ViT-22B was trained using 256 visual tokens per image, where each token represents a 14 × 14 patch extracted from 224 × 224 sized images. ViT-22B is trained for 177k steps with batch size of 65k: approximately 3 epochs" "ViT-22B was trained on 1024 TPU V4 chips for 177K steps" "Using these techniques, ViT-22B processes 1.15k tokens per second per core during training (forward and backward pass) on TPUv4 [...] ViT-22B’s model flops utilization (MFU) is 54.9%" 256 * 177k * 65k = 2.945T tokens …
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 v4
- Gebruikte chips
- 1,024
- Kloktijd
- 347 hours (14.5 days)
- Hardwaregebruik
- MFU 54.9%
- Stroomverbruik
- 694.9 kW
- Rekenkosten
- $285,556
"Using these techniques, ViT-22B processes 1.15k tokens per second per core during training (forward and backward pass)" From model card we know they trained with 1024 TPUv4 chips, and there are 2 cores per chip. Total number of tokens was 177K steps * 65k images/step * 256 tokens/image = 2.945T tokens So training time is 2.945T tokens / (1.15k * 2 * 1024) tokens/s = 1.25M seconds = 347.4 hours
"Using these techniques, ViT-22B processes 1.15k tokens per second per core during training (forward and backward pass) on TPUv4 [...] ViT-22B’s model flops utilization (MFU) is 54.9%"
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
don't see it here: https://github.com/google-research/vision_transformer?tab=readme-ov-file#available-vit-models
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
- Confident
- Citaties
- 862
"The largest ViT-22B sets the new SOTA on the challenging ObjectNet test set"
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Scaling Vision Transformers to 22 Billion Parameters
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
ViT-22B werd gepubliceerd door Google, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens February 2023. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van object detection, Image classification.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
De training run verbruikte ongeveer 1.9 × 10²³ FLOP, op hardware vastgelegd als Google TPU v4. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Het is getraind op een corpus van ongeveer 4,000,000,000 tekstokens
Het wordt gevolgd in de onderliggende dataset om één specifieke reden: sOTA improvement.
Antwoorden
ViT-22B — veelgestelde vragen
ViT-22B— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 1.9 × 10²³ FLOP, op hardware vastgelegd als Google TPU v4. 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.
ViT-22B— 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.
ViT-22B— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
ViT-22B— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 21.7B. 21.743B, Table 1. 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.
ViT-22B— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Google, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
ViT-22B— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in February 2023. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
ViT-22B— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van object detection, Image classification. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
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.