DALL·E 2
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
- OpenAI
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 6 April 2022
- Autorzy
- Aditya Ramesh, Prafulla Dhariwal, Alex Nichol, Casey Chu, Mark Chen
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Image generation
- Zadanie
- Text-to-image, Image generation
- 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.
- parametry
- 3.5B
- Dane treningowe
- 167,050,000,000 tokens
"Our decoder architecture is the 3.5 billion parameter GLIDE model"
"When training the encoder, we sample from the CLIP [39] and DALL-E [40] datasets (approximately 650M images in total) with equal probability"
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 3.4 × 10²³ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Third-party estimation
Decoder architecture is similar to Imagen (1.46E+22), but trained on 1.6e9 datapoints (Table 3) rather than Imagen's 5.1e9 datapoints. DALL-E 2 uses two models as priors. I estimate the prior model's FLOP as 6*N*D = 6 * 1e9 * 4096 * 1e6 = 2.5e19 FLOP. However, this seems low compared to CLIP. So it may be possible to estimate DALL-E 2's compute by analogy to Imagen, but there is a lot of uncertainty and more research would be needed. here (https://arxiv.org/pdf/2407.15811) they claim the DALL…
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
- API access
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Model bazowy
- Yes
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Dlaczego to jest śledzone
- Highly cited,SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Speculative
- Cytaty
- 8,200
Table 2
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents
- Ostatnio zaktualizowane
- 1 January 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
DALL·E 2 został opublikowany przez OpenAI, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas April 2022. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie text-to-image, Image generation.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Jak to zostało wytrenowane
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 3.4 × 10²³ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Został wytrenowany na korpusie około 167,050,000,000 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: highly cited,SOTA improvement.
Odpowiedzi
DALL·E 2 — częste pytania
DALL·E 2— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 3.4 × 10²³ FLOP. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
DALL·E 2— 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.
DALL·E 2— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
DALL·E 2— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 3.5B. "Our decoder architecture is the 3.5 billion parameter GLIDE model". Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
DALL·E 2— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez OpenAI, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
DALL·E 2— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w April 2022. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
DALL·E 2— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie text-to-image, Image generation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
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.