BASIC-L + Lion

Zamknięte wagi Google,University of California Los Angeles (UCLA) 3.1B parametry February 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
Google,University of California Los Angeles (UCLA)
Typ organizacji
Industry,Academia
Kraj
United States of America
Opublikowany
13 February 2023
Autorzy
Xiangning Chen, Chen Liang, Da Huang, Esteban Real, Kaiyuan Wang, Yao Liu, Hieu Pham, Xuanyi Dong, Thang Luong, Cho-Jui Hsieh, Yifeng Lu, Quoc V. Le

Co to robi

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

Domena
Vision
Zadanie
Image classification
Format numeryczny
BF16

Rozmiar

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

parametry
3.1B

parameter count of original BASIC-L

Dane treningowe
tokens

Przebieg szkolenia

Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.

Czas-chip
4,350

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
Open source

Apache 2.0 https://github.com/google/automl/tree/master/lion

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Dlaczego to jest śledzone
SOTA improvement

"On vision-language contrastive learning, we achieve 88.3% zero-shot and 91.1% fine-tuning accuracy on ImageNet, surpassing the previous best results by 2% and 0.1%, respectively" "On image classification, Lion boosts the accuracy of ViT by up to 2% on ImageNet and saves up to 5x the pre-training compute on JFT."

Zapisz pewność
Confident
Cytaty
626

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
Symbolic Discovery of Optimization Algorithms
Ostatnio zaktualizowane
25 May 2026

Co oznaczają liczby

Skąd to pochodzi

BASIC-L + Lion został opublikowany przez Google,University of California Los Angeles (UCLA), w kraju zapisanym jako United States of America, podczas February 2023. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry,Academia.

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

Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.

Szkolenie i pochodzenie

Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: sOTA improvement.

Odpowiedzi

BASIC-L + Lion — częste pytania

01

BASIC-L + Lion— do czego to służy?

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

02

BASIC-L + Lion— 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.

03

BASIC-L + Lion— czy jest open weight?

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

04

BASIC-L + Lion— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 3.1B. parameter count of original BASIC-L. 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.

05

BASIC-L + Lion— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Google,University of California Los Angeles (UCLA), oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia.

06

BASIC-L + Lion— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w February 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 25 May 2026

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.