Noisy Student (L2)
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
- Carnegie Mellon University (CMU),Google
- Typ organizacji
- Academia,Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 11 November 2019
- Autorzy
- Q Xie, MT Luong, E Hovy, QV Lee
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Image classification
- Format numeryczny
- FP32
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 480M
- Dane treningowe
- 81,000,000 tokens
"Due to duplications, there are only 81M unique images among these 130M images."
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
- 2.6 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
"Our largest model, EfficientNet-L2, needs to be trained for 6 days on a Cloud TPU v3 Pod, which has 2048 cores, if the unlabeled batch size is 14x the labeled batch size" TPU v3 gets 1.23e14 FLOP/s per chip, with 2 cores per chip 1024 * 1.23e14 * 6 * 24 * 3600 * 0.4 = 2.612e22
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- Google TPU v3
- Zastosowane chipy
- 1,024
- Czas rzeczywisty
- 144 hours
- Pobór mocy
- 944.3 kW
- Koszt obliczeniowy
- $45,610
6 days
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
- Open source
apache 2.0 license: https://github.com/google-research/noisystudent train script: https://github.com/google-research/noisystudent/blob/master/local_scripts/imagenet/train.sh
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Model Frontier
- Yes
- Dlaczego to jest śledzone
- Highly cited,SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 2,743
"Noisy Student Training achieves 88.4% top-1 accuracy on ImageNet, which is 2.0% better than the state-of-the-art model"
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Noisy Student (L2) został opublikowany przez Carnegie Mellon University (CMU),Google, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas November 2019. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Industry.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image classification.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Co poszło w budowę tego
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 2.6 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v3. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Został wytrenowany na korpusie około 81,000,000 Tokeny tekstu.
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: highly cited,SOTA improvement.
Odpowiedzi
Noisy Student (L2) — częste pytania
Noisy Student (L2)— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Noisy Student (L2)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 480M. 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.
Noisy Student (L2)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Carnegie Mellon University (CMU),Google, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia,Industry.
Noisy Student (L2)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w November 2019. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Noisy Student (L2)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image classification. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Noisy Student (L2)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.6 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v3. 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.
Noisy Student (L2)— 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.