ViT-G/14 (LiT)
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 Research
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 15 November 2021
- Auteurs
- Xiaohua Zhai, Xiao Wang, Basil Mustafa, Andreas Steiner, Daniel Keysers, Alexander Kolesnikov, Lucas Beyer
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Vision
- Taak
- Image classification
- Basis model
- ViT-G/14
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
- 3B
- Training gegevens
- 1,040,000,000,000 tokens
- Epochs
- 4.5
Table 7
Largest dataset is "4 billion image and alt-text pairs". This is rounded down slightly; the other datasets are much smaller.
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 v3
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
- Open source
Apache 2.0 license https://colab.research.google.com/github/google-research/big_vision/blob/main/big_vision/configs/proj/image_text/lit.ipynb https://github.com/google-research/big_vision
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.
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 723
"For example, it achieves 82.5% accuracy on the challenging ObjectNet test set [1], outperforming the previous state-of-the-art method [46] by 10.2%."
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Zero-Shot Transfer with Locked-image Text Tuning
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
ViT-G/14 (LiT) werd gepubliceerd door Google Research, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens November 2021. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van image classification.
Het startpunt was een bestaand basismodel, ViT-G/14. Dat is de gebruikelijke manier waarop een gespecialiseerd model wordt geproduceerd.
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 is getraind op een corpus van ongeveer 1,040,000,000,000 tekstokens
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: sOTA improvement.
Antwoorden
ViT-G/14 (LiT) — veelgestelde vragen
ViT-G/14 (LiT)— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van image classification. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
ViT-G/14 (LiT)— 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-G/14 (LiT)— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
ViT-G/14 (LiT)— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 3B. Table 7. 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-G/14 (LiT)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Google Research, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
ViT-G/14 (LiT)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in November 2021. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
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.