DALL•E 3 от ОпенAI — Д И Ч Ь

генерить тут 👉 https://www.bing.com/create

🌊 делиться результатами тут (нейроэстетика re_hub)

Google опенсорснул Gemma-3B и Gemma-9B. Или Gemma-2B Gemma7B? А разве не Gemma-2.51B Gemma-8,54B?

Размер модели является ключевым показателем, по которому оцениваются её возможности и сравниваются различные модели. Под размером модели подразумевается (всего-навсего) количество обучаемых параметров. Но Гугл решил перевести свои модели в более легкую весовую категорию, дав моделям имена 2B и 7B. Хотя, Gemma-7B, которая, как оказалось, имеет 8,54 миллиарда параметров, что значительно превышает цифру, предполагаемую в её названии.

Другие модели, такие как Mistral-7B и Llama-7B, имеют 7,24 и 6,74 миллиарда параметров соответственно и названы более точно.

Решения Google использовать объем словаря токенизатора в 256K токенов, в отличие от меньшего размера в 32K токенов (для Llama) привело к огромному количеству embedding параметров: ~20% от общего размера 2.51B модели и ~9% от 8.54B.

Собственно. Конец истории:

Ресерч-маркетологи из Google закрыли proposal о переименовании модели.

В их ответе три поинта.

1) Ну, это эмбеддинги. Ну, они, это типа, ну не совсем прям считаются...

— В смысле не считаются? А почему HaggingFace говорит 8.54B? (см скриншот)

2) Ну это мы их не считаем.

Кто мы? Почему остальные считают? А то, что осталось, тоже не считаете? У вас же и без embedding'ов 7.75B!

3) Что касается появляющегося класса открытых моделей 7B, мы нацелены на те же варианты использования, что и другие модели класса 7B, с точки зрения совместимости аппаратного и программного обеспечения.

— Ага, вы 7B (то есть 7 миллиардов параметров) не потому что у вас 7B +- 0.4(9)B параметров, а потому что вашу модель будут юзать на том же железе, что и Llama 7B. Ах, вот оно как... Понял, вопросов больше не имею.