CogView2
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
- Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
- Typ organizacji
- Academia,Academia
- Kraj
- China
- Opublikowane
- 28 April 2022
- Autorzy
- Ming Ding, Wendi Zheng, Wenyi Hong, Jie Tang
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Image generation
- Zadanie
- Image generation, Text-to-image
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Parametry
- 6B
- Dane treningowe
- 629,145,600,000 tokens
The backbone of our pretrained CogLM is a Transformer with Sandwich LayerNorm [3]. The model has 6 billion parameters (48 layers, hidden size 3072, 48 attention heads)
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
- 2.3 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
"The model has 6 billion parameters (48 layers, hidden size 3072, 48 attention heads), trained for 300,000 iterations in FP16 with batch size 4,096" Using 6ND formula: 6*6000000000*300000*4096*512=2.2649242e+22
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Zaufanie do nagrania
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- CogView2: Faster and Better Text-to-Image Generation via Hierarchical Transformers
- Ostatnia aktualizacja
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Czym jest ten model
CogView2 was published by Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, in China, in April 2022. It comes out of academia,Academia.
It works in Image generation, and is recorded as doing image generation, Text-to-image.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Co poszło w budowę tego
Training it took roughly 2.3 × 10²² FLOP of computation — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
It was trained on about 629,145,600,000 tokens of text.
Odpowiedzi
CogView2 — Często zadawane pytania
Is CogView2 open source?
The licensing for CogView2 was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
Ile parametrów ma CogView2?
CogView2 has 6B parameters. The backbone of our pretrained CogLM is a Transformer with Sandwich LayerNorm [3]. The model has 6 billion parameters (48 layers, hidden size 3072, 48 attention heads). 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 CogView2?
CogView2 was published by Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, based in China, categorised as academia,Academia.
When was CogView2 released?
CogView2 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 CogView2 used for?
CogView2 works in Image generation, and is recorded as handling image generation, Text-to-image. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train CogView2?
Around 2.3 × 10²² FLOP. 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 CogView2?
None. CogView2 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.
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..