PaLI
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Na nagraniu
Pełna specyfikacja
Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowane
- 14 September 2022
- Authors
- Xi Chen, Xiao Wang, Soravit Changpinyo, AJ Piergiovanni, Piotr Padlewski, Daniel Salz, Sebastian Goodman, Adam Grycner, Basil Mustafa, Lucas Beyer, Alexander Kolesnikov, Joan Puigcerver, Nan Ding, Keran Rong, Hassan Akbari, Gaurav Mishra, Linting Xue, Ashish Thapliyal, James Bradbury, Weicheng Kuo, Mojtaba Seyedhosseini, Chao Jia, Burcu Karagol Ayan, Carlos Riquelme, Andreas Steiner, Anelia Angelo…
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Language, Vision, Multimodal
- Zadanie
- Visual question answering, Language modeling/generation, Image captioning
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Parametry
- 16.9B
- Dane treningowe
- 143,507,000,000 tokens
- Epoki
- 1
3.9b Image Encoder, 14b Multimodal Encoder-Decoder
"During training, the model passes over 1.6B images, one epoch over the entire pretraining dataset"
Obliczenia szkoleniowe
Aritmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzone w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztu przeprowadzonego treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje zapytania.
- Obliczenia szkoleniowe
- 1.7 × 10²³ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting,Hardware
Pre-training the ViT component involved 1.1 million steps (they train over 1M steps but run the last 100k twice and then average the two resulting models). Batch size is 16384 and the inputs are 224x224. Table 8 indicates a forward pass with ViT-e/14 on a 224 image takes 1980 GFLOPs, so total training compute for the ViT-e/14 model is: 1980e9 * 16384 * 1.1 million * 3 (account for backward passes) = 1.07e23 In the "overal model" section, they then say: "The largest model, PaLI-17B, is pretraine…
Trening
Co fizycznie zajęło szkolenie: które chipy, ile ich, na jak długo i ile to pobrało z sieci.
- Sprzęt szkoleniowy
- Google TPU v4
- Chips used
- 1,024
- Chip-hours
- 172,032
- Wall-clock time
- 240 hours (10 days)
- Pobór mocy
- 697.2 kW
- Compute cost
- $50,878
10
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim własnym sprzęcie, co decyduje, czy jakiekolwiek z danych dotyczących karty graficznej na tej stronie mają zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Foundation model
- Yes
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Dlaczego jest śledzone
- SOTA improvement
- Zaufanie do nagrania
- Likely
- Cytacje
- 983
"PaLI achieves state-of-the-art in multiple vision and language tasks (such as captioning, visual question-answering, scene-text understanding)" "PaLI-17B achieves state-of-the-art (SOTA) results on multiple benchmarks, outperforming some strong models. Specifically, PaLI outperforms recent and concurrent models on the long-standing COCO Captioning benchmark (Chen et al., 2015), with 149.1 CIDEr score on the Karpathy split (Karpathy & Fei-Fei, 2015). PaLI also achieves a new SOTA of 84.3% on VQ…
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- PaLI: A Jointly-Scaled Multilingual Language-Image Model
- Ostatnia aktualizacja
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Background
PaLI was published by Google, in United States of America, in September 2022. The organisation is categorised as industry.
It works in Language, Vision, Multimodal, and is recorded as doing visual question answering, Language modeling/generation, Image captioning.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Training and provenance
Training it took roughly 1.7 × 10²³ FLOP of computation, on Google TPU v4 — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
It was trained on about 143,507,000,000 tokens of text.
Its inclusion criterion is sOTA improvement.
Odpowiedzi
PaLI — Często zadawane pytania
How much compute was used to train PaLI?
Around 1.7 × 10²³ FLOP, on Google TPU v4. 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 PaLI?
None. PaLI 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 PaLI open source?
No. PaLI has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does PaLI have?
PaLI has 16.9B parameters. 3.9b Image Encoder, 14b Multimodal Encoder-Decoder. 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 PaLI?
PaLI was published by Google, based in United States of America, categorised as industry.
When was PaLI released?
PaLI was published in September 2022. 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 PaLI used for?
PaLI works in Language, Vision, Multimodal, and is recorded as handling visual question answering, Language modeling/generation, Image captioning. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
W innym kierunku
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..