言語から画像、オープンウェイトからAPIまで。能力と実際の費用を比較。
次のアイデアに合うAIを見つけましょう。
You can use the raw model for tasks like zero-shot image classification and image-text retrieval, or as a vision encoder for VLMs (and other vision tasks). For more code examples, we refer to the siglip2 documentation. 1. Decoder loss 2. Global-local and masked prediction loss 3. Aspect ratio and resolution adaptibility
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0. TL;DR 1. Model Details 2. Usage 3. Uses 4. Bias, Risks, and Limitations 5. Training Details 6. Evaluation 7. Environmental Impact 8. Citation 9. Model Card Authors Switch Transformers is a Mixture of Experts (MoE) model trained on Masked Language Modeling (MLM) task. The model architecture is similar to the classic T5, but with the Feed Forward layers replaced by the Sparse MLP layers containing "experts" MLP. According to the original paper the model enables faster training (scaling properties) while being better than T5 on fine-tuned tasks. As mentioned in the first few lines of the abstract : > we advance the current scale of language models by pre-training up to trillion parameter models on the “Colossal Clean Crawled Corpus”, and achieve a 4x speedup over the T5-XXL model. **Disclaimer**: Content from **this** model card has been written by the Hugging Face team, and parts of it were copy pasted from the original paper.
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More specifically, this checkpoint is initialized from T5 Version 1.1 - Base and then trained for an additional 100K steps on the LM objective discussed in the T5 paper. This adaptation improves the ability of the model to be used for prompt tuning. **Note**: A popular fine-tuned version of the *T5 Version 1.1 - LM Adapted* model is BigScience's T0pp. Authors: *Colin Raffel, Noam Shazeer, Adam Roberts, Katherine Lee, Sharan Narang, Michael Matena, Yanqi Zhou, Wei Li, Peter J. Liu*
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提供元・分類・入出力の条件を変更してください。新しいモデルを随時追加しています。
月間トークン数を調整してAPI費用を比較。
収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。
入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。
必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。
