BITTERS

Zamknięte wagi LG,Shutterstock 650M parametry October 2023

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
LG,Shutterstock
Typ organizacji
Industry,Industry
Kraj
Korea (Republic of), United States of America
Opublikowany
1 October 2023
Autorzy
Taehoon Kim, Mark Marsden, Pyunghwan Ahn, Sangyun Kim, Sihaeng Lee, Alessandra Sala, Seung Hwan Kim

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Vision
Zadanie
Image captioning

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry
650M

BITTERS has 650 million parameters in total.

Dane treningowe
108,800,000,000 tokens

we train BITTERS using a new, quality-controlled 100 million image dataset which we will refer to as Text Image Pairs 100 Million (TIP100M) WaveVAE module We also resize each image to 256 × 256 × 3 We train the model for 3 epochs with a batch size of 480 Batch size: 1280 Number of updates: 2 epochs Image resolution: 256x256 Sequence length: 64 text tokens, 1024 image tokens

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
7.8 × 10¹⁷ FLOP

WaveVAE: "We train the model for 10 epochs with batch size 3840." "We reduced the number of parameters to 25 million in total" 25000*100000000*6*10=1.5e+14 BiART: "We train our model for 2 epochs in total with batch size 1280" "BITTERS has 650 million parameters in total" 650000000*100000000*6*2=7.8e+17 7.8e+17+1.5e+14=7.8015e+17

Jak to zostało ustalone
Operation counting

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
Likely

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
Large-Scale Bidirectional Training for Zero-Shot Image Captioning
Ostatnio zaktualizowane
28 November 2025

Co oznaczają liczby

Skąd to pochodzi

BITTERS został opublikowany przez LG,Shutterstock, w kraju zapisanym jako Korea (Republic of), podczas October 2023. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry,Industry.

Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image captioning.

To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.

Szkolenie i pochodzenie

Trening zajmował około 7.8 × 10¹⁷ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Został wytrenowany na korpusie około 108,800,000,000 Tokeny tekstu.

Odpowiedzi

BITTERS — częste pytania

01

BITTERS— 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.

02

BITTERS— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image captioning. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

03

BITTERS— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 7.8 × 10¹⁷ FLOP. 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.

04

BITTERS— 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.

05

BITTERS— czy jest open weight?

Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.

06

BITTERS— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 650M. BITTERS has 650 million parameters in total. 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.

07

BITTERS— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez LG,Shutterstock, oparty na Korea (Republic of), organizacja sklasyfikowana jako industry,Industry.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

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.