MetaLM
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
- Microsoft Research
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 13 June 2022
- Autorzy
- Yaru Hao, Haoyu Song, Li Dong, Shaohan Huang, Zewen Chi, Wenhui Wang, Shuming Ma, Furu Wei
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Multimodal, Language, Vision
- Zadanie
- Language modeling, Visual question answering, Language modeling/generation, Image captioning
- Podejście
- Self-supervised learning
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- 646,707,200,000 tokens
- Rozmiar wsadu
- 2,097,152
1024 * 2048 - "The maximum input lengths for non-causal and semi-causal models are 512 and 2048, respectively." (Sec. 3.2, p. 9) and "We pretrain METALM for 300k steps with a batch size of 1024"
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
I don't see neither code nor weights here https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/metalm
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Speculative
- Cytaty
- 110
Abstract: "Experimental results across various language-only and vision-language benchmarks show that our model outperforms or is competitive with specialized models on finetuning, zero-shot generalization, and few-shot learning." "Table 7 and Table 8 show the zero-shot captioning results on COCO Karpathy test split, NoCaps validation set, and Flickr30k test set. METALM outperforms recent strong methods on three image captioning datasets." Table 12
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Language Models are General-Purpose Interfaces
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
MetaLM został opublikowany przez Microsoft Research, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas June 2022. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Multimodal, Language, Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling, Visual question answering, Language modeling/generation, Image captioning.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Szkolenie i pochodzenie
Został wytrenowany na korpusie około 646,707,200,000 Tokeny tekstu.
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: sOTA improvement.
Odpowiedzi
MetaLM — częste pytania
MetaLM— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
MetaLM— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
MetaLM— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Microsoft Research, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
MetaLM— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w June 2022. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
MetaLM— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Multimodal, Language, Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling, Visual question answering, Language modeling/generation, Image captioning. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
MetaLM— 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.
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.