ViT-G/14
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 Brain,Google Research
- Organisatietype
- Industry,Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 8 June 2021
- Auteurs
- X Zhai, A Kolesnikov, N Houlsby, L Beyer
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Vision
- Taak
- Image classification
- Aanpak
- Self-supervised learning
- 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
- 1.8B
- Training gegevens
- 3,000,000,000 tokens
- Epochs
- 54.6
- Batchgrootte
- 32,768
Table 2 of paper
"For this study, we use the proprietary JFT-3B dataset, a larger version of the JFT-300M dataset used in many previous works on large-scale computer vision models [31, 18, 11]. This dataset consists of nearly 3 billion images, annotated with a class-hierarchy of around 30k labels via a semi-automatic pipeline" Epochs: 5M steps (Table 11) * 32768 (batch size) / 3B = 54.6 epochs
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
- 5.9 × 10²² FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware,Operation counting
Digitizing Figure 9 indicates training used 27,200 TPUv3 core-days. TPUv3 is 123 teraflop/s per chip, 2 cores per chip. 1.23e14 * (1/2) * 27,200 * 24 * 3600 * 0.4 = 5.78e22 Alternatively, Table 2 indicates 965.3e9 FLOPs per forward pass on a 224^2 image. Table 4 indicates 5 million steps at a (normalized) batch size of 4096, and total flops including backward pass would be 3x the FLOPs from forward passes alone, so we get: 4096 * 5e6 * 965.3e9 * 3 = 5.93e22 (Note that actual batch size appear…
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
- Gebruikte chips
- 2,048
- Stroomverbruik
- 1.9 MW
- Rekenkosten
- $3,848
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
About the weights: https://twitter.com/giffmana/status/1402507421029916672 About the code: Apache 2.0 https://github.com/google-research/big_vision/blob/main/big_vision/configs/proj/scaling_laws/train_vit_g.py
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
- 1,393
"we successfully train a ViT model with two billion parameters, which attains a new state-of-the-art on ImageNet of 90.45% top-1 accuracy"
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Scaling Vision Transformers
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
ViT-G/14 werd gepubliceerd door Google Brain,Google Research, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens June 2021. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry,Industry.
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van image classification.
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 5.9 × 10²² FLOP, op hardware vastgelegd als Google TPU v3. 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 3,000,000,000 tekstokens
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: sOTA improvement.
Antwoorden
ViT-G/14 — veelgestelde vragen
ViT-G/14— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in June 2021. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
ViT-G/14— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van image classification. 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.
ViT-G/14— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 5.9 × 10²² FLOP, op hardware vastgelegd als Google TPU v3. 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-G/14— 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— 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— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 1.8B. Table 2 of paper. 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— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Google Brain,Google Research, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry,Industry.
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.