Med-Gemini-2D
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Google DeepMind,Google Research
- Typ organizacji
- Industry,Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 6 May 2024
- Autorzy
- Lin Yang, Shawn Xu, Andrew Sellergren, Timo Kohlberger, Yuchen Zhou, Ira Ktena, Atilla Kiraly, Faruk Ahmed, Farhad Hormozdiari, Tiam Jaroensri, Eric Wang, Ellery Wulczyn, Fayaz Jamil, Theo Guidroz, Chuck Lau, Siyuan Qiao, Yun Liu, Akshay Goel, Kendall Park, Arnav Agharwal, Nick George, Yang Wang, Ryutaro Tanno, David G. T. Barrett, Wei-Hung Weng, S. Sara Mahdavi, Khaled Saab, Tao Tu, Sreenivasa Ra…
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Medicine, Vision
- Zadanie
- Visual question answering, Medical diagnosis
- Model bazowy
- Gemini 1.5 Pro
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- Google TPU v4
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Unknown
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Advancing Multimodal Medical Capabilities of Gemini
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Med-Gemini-2D został opublikowany przez Google DeepMind,Google Research, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas May 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry,Industry.
Działa w dziedzinie Medicine, Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie visual question answering, Medical diagnosis.
Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, Gemini 1.5 Pro. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Odpowiedzi
Med-Gemini-2D — częste pytania
Med-Gemini-2D— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google DeepMind,Google Research, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Industry.
Med-Gemini-2D— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w May 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Med-Gemini-2D— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Medicine, Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie visual question answering, Medical diagnosis. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Med-Gemini-2D— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
Med-Gemini-2D— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Med-Gemini-2D— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.