SILC-S* (86M)
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
- ETH Zurich,DeepMind,Google,Technical University of Munich
- Typ organizacji
- Academia,Industry,Industry,Academia
- Kraj
- Switzerland, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America, Germany
- Opublikowany
- 20 October 2023
- Autorzy
- Muhammad Ferjad Naeem, Yongqin Xian, Xiaohua Zhai, Lukas Hoyer, Luc Van Gool, Federico Tombari
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Image classification, Image segmentation
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 86M
- Dane treningowe
- tokens
- Rozmiar wsadu
- 16,000
"SILC models set a new state-of-the-art for these tasks at ViT/B16 model size" (https://arxiv.org/pdf/2310.13355, page 5). VIT/B16-224 has 86.6M parameters, and VIT/B16-384 has 86.9M parameters (https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-224, https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-384), so I will assume SILC-S has 86M parameters.
SILC-S* saw 20B examples of image-text pairs during training (https://www.ecva.net/papers/eccv_2024/papers_ECCV/papers/03093-supp.pdf, page 4).
"We trained with a batch size of 16k on Google TPUs" (https://arxiv.org/pdf/2310.13355, page 5).
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 1 × 10²² FLOP
"SILC* at ViT B/16 can be trained on 256 TPUv4 chips meanwhile the B/8 and L/16 models require 512 chips. The training takes around 5 days" (https://www.ecva.net/papers/eccv_2024/papers_ECCV/papers/03093-supp.pdf, page 7). Assuming a 33% utilization rate, Training compute = utilization rate * # of chips used * peak FLOPS / chip * training time = 0.33 * 256 TPUv4 chip * 2.75e14 FLOPS / TPUv4 chip * 5 days * 24 h / day * 3600 s / h ~= 1.004e22 FLOPS
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
- Zastosowane chipy
- 256
- Czas rzeczywisty
- 120 hours
- Pobór mocy
- 172.8 kW
"SILC* at ViT B/16 can be trained on 256 TPUv4 chips meanwhile the B/8 and L/16 models require 512 chips. The training takes around 5 days" (https://www.ecva.net/papers/eccv_2024/papers_ECCV/papers/03093-supp.pdf, page 7).
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
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- SILC: Improving Vision Language Pretraining with Self-Distillation
- Ostatnio zaktualizowane
- 11 February 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
SILC-S* (86M) został opublikowany przez ETH Zurich,DeepMind,Google,Technical University of Munich, w kraju zapisanym jako Switzerland, podczas October 2023. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Industry,Industry,Academia.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image classification, Image segmentation.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Jak to zostało wytrenowane
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 1 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v4. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
SILC-S* (86M) — częste pytania
SILC-S* (86M)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v4. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
SILC-S* (86M)— 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.
SILC-S* (86M)— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
SILC-S* (86M)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 86M. "SILC models set a new state-of-the-art for these tasks at ViT/B16 model size" (https://arxiv.org/pdf/2310.13355, page 5). VIT/B16-224 has 86.6M parameters, and VIT/B16-384 has 86.9M parameters (https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-224, https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-384), so I will assume SILC-S has 86M parameters. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
SILC-S* (86M)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez ETH Zurich,DeepMind,Google,Technical University of Munich, oparty na Switzerland, organizacja sklasyfikowana jako academia,Industry,Industry,Academia.
SILC-S* (86M)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w October 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
SILC-S* (86M)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image classification, Image segmentation. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
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.