Flamingo
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
- DeepMind
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Opublikowane
- 29 April 2022
- Autorzy
- Jean-Baptiste Alayrac, Jeff Donahue, Pauline Luc, Antoine Miech, Iain Barr, Yana Hasson, Karel Lenc, Arthur Mensch, Katie Millican, Malcolm Reynolds, Roman Ring, Eliza Rutherford, Serkan Cabi, Tengda Han, Zhitao Gong, Sina Samangooei, Marianne Monteiro, Jacob Menick, Sebastian Borgeaud, Andrew Brock, Aida Nematzadeh, Sahand Sharifzadeh, Mikolaj Binkowski, Ricardo Barreira, Oriol Vinyals, Andrew Zi…
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Multimodal, Vision, Language, Video
- Zadanie
- Visual question answering, Image captioning
- Approach
- Supervised
- Model bazowy
- Chinchilla
- Numerical format
- BF16
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Parametry
- 80B
- Dane treningowe
- 458,333,333,333 tokens
"We obtain three models, Flamingo-3B, Flamingo-9B and Flamingo-80B" " The Flamingo-80B model builds on top of the frozen Chinchilla 70B language model [42]. Starting from the very first layer and before every seventh transformer blocks, we add a GATED XATTN-DENSE layer attending to the visual inputs; this accounts for 10B additional learned parameters. For simplicity, we refer to this model as simply Flamingo throughout the paper"
Flamingo was trained on a mixture of web-scraped datasets: 43M pages of text with interleaved images (MultiModal MassiveWeb dataset) 312M image-text pairs (LTIP dataset) 27M video-text pairs (VTP dataset) 1.8B image-alt text pairs (ALIGN dataset) Training dataset size is at least 2.1 billion.
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
- 2.2 × 10²³ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
1536 TPU v4 chips for 15 days. Assuming 40% utilization: C = 1536 TPU * 275*10^12 FLOP/s/TPU * 15 day * 86400 s/day * 0.40 = 2.2*10^23 FLOP "All training and evaluation was performed on TPUv4 instances. The largest model containing 80 billion parameters is trained on QUSV chips for 15 days and sharded across 16 devices." "All trained parameters and optimizer accumulators are stored and updated in float32; all activations and gradients are computed in bfloat16 after downcasting of parameters fr…
Trening
Co fizycznie zajęło szkolenie: które chipy, ile ich, na jak długo i ile to pobrało z sieci.
- Sprzęt szkoleniowy
- Google TPU v4
- Chips użyte
- 1,536
- Chip-hours
- 552,960
- Wall-clock time
- 360 hours (15 days)
- Pobór mocy
- 1.0 MW
- Compute cost
- $183,423
1536 TPU v4 chips for 15 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.
- Foundation model
- Yes
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Dlaczego jest śledzone
- SOTA improvement,Discretionary
- Zaufanie do nagrania
- Confident
- Cytacje
- 5,793
Figure 2 "For tasks lying anywhere on this spectrum, a single Flamingo model can achieve a new state of the art with few-shot learning, simply by prompting the model with task-specific examples. On numerous benchmarks, Flamingo outperforms models fine-tuned on thousands of times more task-specific data."
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning
- Ostatnia aktualizacja
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to przyszło
Flamingo was published by DeepMind, in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, in April 2022. It comes out of industry.
It works in Multimodal, Vision, Language, Video, and is recorded as doing visual question answering, Image captioning.
It is derived from Chinchilla rather than trained from scratch, which is the usual way a specialised model is produced.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Training and provenance
The training run consumed about 2.2 × 10²³ FLOP, on Google TPU v4. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
It was trained on about 458,333,333,333 tokens of text.
The reason it appears in this catalogue at all is sOTA improvement,Discretionary.
Odpowiedzi
Flamingo — Często zadawane pytania
Who created Flamingo?
Flamingo was published by DeepMind, based in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, categorised as industry.
When was Flamingo released?
Flamingo was published in April 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 Flamingo used for?
Flamingo works in Multimodal, Vision, Language, Video, and is recorded as handling visual question answering, Image captioning. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train Flamingo?
Around 2.2 × 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 Flamingo?
None. Flamingo 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 Flamingo open source?
No. Flamingo has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Flamingo have?
Flamingo has 80B parameters. "We obtain three models, Flamingo-3B, Flamingo-9B and Flamingo-80B" " The Flamingo-80B model builds on top of the frozen Chinchilla 70B language model [42]. Starting from the very first layer and before every seventh transformer blocks, we add a GATED XATTN-DENSE layer attending to the visual inputs; this accounts for 10B additional learned parameters. For simplicity, we refer to this model as simply Flamingo throughout the paper". 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.
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..