JFT
Geen schatting
Geen hardwarevereisten voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of op uw eigen hardware worden uitgevoerd in welke omvang dan ook. Het is alleen toegankelijk via de provider, en geen grafische kaart verandert dat.
Op record
Volledige specificatie
Alles over dit model vastgelegd. Het meeste beschrijft hoe het getraind is in plaats van hoe het draait — nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin gestoken is en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd.
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar en wanneer het werd gepubliceerd.
- Organisatie
- Google Research,Carnegie Mellon University (CMU)
- Organisatie type
- Industry,Academia
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 10 July 2017
- Authors
- Chen Sun, Abhinav Shrivastava, Saurabh Singh, Abhinav Gupta
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Vision
- Taak
- Image classification, Object detection, Semantic segmentation, Pose estimation
- Numerical format
- FP32
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data erop is getraind. Parameters zijn de cijfers die bepalen of het op een bepaalde grafische kaart past.
- Parameters
- 44.7M
- Opleidingsgegevens
- 5,487,300,000,000 tokens
- Epochs
- 4
- Batch size
- 32
Uses ResNet-101 architecture, which has 44,654,504 parameters: https://resources.wolframcloud.com/NeuralNetRepository/resources/ResNet-101-Trained-on-ImageNet-Competition-Data/
Training berekeningen
De rekeningen die worden uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-berekeningen. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet hoe snel het voltooide model je antwoordt.
- Training berekeningen
- 8.4 × 10²⁰ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
Tesla K80 performance: 8.13 TFLOP/s Assume 40% utilization 60 days * 50 GPUs * 40% utilization * 8.13 TFLOP/s/GPU = 8.43*10^20 FLOP
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het net trok.
- Trainingshardware
- NVIDIA Tesla K80
- Chips used
- 50
- Chip-uren
- 72,000
- Wall-clock time
- 1,440 hours (60 days)
- Energieverbruik
- 31.3 kW
- Bereken kosten
- $17,911
Hoe het is geclassificeerd
Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Frontier model
- Yes
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Vereiste vertrouwen
- Confident
- Citations
- 2,712
SOTA on COCO and PASCAL VOC
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Revisiting Unreasonable Effectiveness of Data in Deep Learning Era.
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Where it came from
JFT was published by Google Research,Carnegie Mellon University (CMU), in United States of America, in July 2017. The organisation is categorised as industry,Academia.
It works in Vision, and is recorded as doing image classification, Object detection, Semantic segmentation, Pose estimation.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Hoe het was getraind
The training run consumed about 8.4 × 10²⁰ FLOP, on NVIDIA Tesla K80. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
It was trained on about 5,487,300,000,000 tokens of text.
Its inclusion criterion is sOTA improvement.
Antwoorden
JFT — Veelgestelde vragen
How many parameters does JFT have?
JFT has 44.7M parameters. Uses ResNet-101 architecture, which has 44,654,504 parameters: https://resources.wolframcloud.com/NeuralNetRepository/resources/ResNet-101-Trained-on-ImageNet-Competition-Data/. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created JFT?
JFT was published by Google Research,Carnegie Mellon University (CMU), based in United States of America, categorised as industry,Academia.
When was JFT released?
JFT was published in July 2017. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is JFT used for?
JFT works in Vision, and is recorded as handling image classification, Object detection, Semantic segmentation, Pose estimation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train JFT?
Around 8.4 × 10²⁰ FLOP, on NVIDIA Tesla K80. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run JFT?
None. JFT is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is JFT open source?
The licensing for JFT was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
De andere richting
Vanuit het andere perspectief bekijken?
Deze pagina begint bij het model. Als u al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal uitvoeren, Begin liever bij de hardware.