CoCa
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
- Google Research
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowane
- 14 June 2022
- Authors
- Jiahui Yu, Zirui Wang, Vijay Vasudevan, Legg Yeung, Mojtaba Seyedhosseini, Yonghui Wu
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Image classification, Visual question answering, Image captioning
- Approach
- Self-supervised learning
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Parametry
- 2.1B
- Dane treningowe
- 1,351,680,000,000 tokens
- Epoki
- 6.88
"Our largest CoCa model ("CoCa" in short) follows the ViT-giant setup in [21] with 1B-parameters in the image encoder and 2.1B-parameters altogether with the text decoder"
JFT is 3 billion captioned images, ALIGN is 1.8 billion captioned images "we use a batch size of 65,536 image-text pairs, where half of each batch comes from JFT and ALIGN, respectively. All models are trained on the combined contrastive and captioning objectives in Eq.(4) for 500k steps, roughly corresponding to 5 epochs on JFT and 10 epochs on ALIGN." (5*3b+10*1.8b)/4.8b=6.875 epochs on average
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
- 7.3 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
"Pretraining CoCa takes about 5 days on 2,048 CloudTPUv4 chips" 275 teraFLOP/s * 2048 * 5 * 24 * 3600 * 0.3 (assumed utilization) = 7.3e22
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
- 2,048
- Wall-clock time
- 120 hours
- Pobór mocy
- 1.4 MW
- Compute cost
- $78,043
5 days
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.
- Dlaczego jest śledzone
- SOTA improvement
- Zaufanie do nagrania
- Confident
- Citations
- 1,719
"Notably on ImageNet classification, CoCa obtains 86.3% zero-shot top-1 accuracy, 90.6% with a frozen encoder and learned classification head, and new state-of-the-art 91.0% top-1 accuracy on ImageNet with a finetuned encoder."
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- CoCa: Contrastive Captioners are Image-Text Foundation Models
- Ostatnia aktualizacja
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Background
CoCa was published by Google Research, in United States of America, in June 2022. It comes out of industry.
It works in Vision, and is recorded as doing image classification, Visual question answering, 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 7.3 × 10²² FLOP of computation, on Google TPU v4 — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
Around 1,351,680,000,000 tokens went into training it.
Its inclusion criterion is sOTA improvement.
Odpowiedzi
CoCa — Często zadawane pytania
How much compute was used to train CoCa?
Around 7.3 × 10²² 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 CoCa?
None. CoCa 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 CoCa open source?
No. CoCa has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does CoCa have?
CoCa has 2.1B parameters. "Our largest CoCa model ("CoCa" in short) follows the ViT-giant setup in [21] with 1B-parameters in the image encoder and 2.1B-parameters altogether with the text 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 CoCa?
CoCa was published by Google Research, based in United States of America, categorised as industry.
When was CoCa released?
CoCa was published in June 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 CoCa used for?
CoCa works in Vision, and is recorded as handling image classification, Visual question answering, 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..