ASE
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- NVIDIA,University of California (UC) Berkeley
- Typ organizace
- Industry,Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 5 May 2022
- Autoři
- Xue Bin Peng, Yunrong Guo, Lina Halper, Sergey Levine, Sanja Fidler
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Robotics
- Úkol
- Animal (human/non-human) imitation
- Přístup
- Reinforcement learning
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- tokens
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 4.5 × 10¹⁹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
Training was done using the Isaac Gym simulator on an NVIDIA V100 GPU. The model was trained on over 10 billion samples, which equates to 10 years of simulated experience time. Training took around 10 days on a single GPU. 1.3e14 * 10 * 24 * 3600 * 0.4 = 4.49e19
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA Tesla V100 PCIe 16 GB
- Doba reálného času
- 240 hours (10 days)
Training took around 10 days on a single GPU.
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Likely
- Citace
- 56
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- ASE: Large-Scale Reusable Adversarial Skill Embeddings for Physically Simulated Characters
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
ASE byl zveřejněn NVIDIA,University of California (UC) Berkeley, v zemi zaznamenané jako United States of America, během May 2022. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry,Academia.
funguje v oblasti Robotics, a je zaznamenán jako vykonávající úkol animal (human/non-human) imitation.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Trenovací běh spotřeboval asi 4.5 × 10¹⁹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA Tesla V100 PCIe 16 GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
ASE — běžné otázky
ASE— Je to OPEN SOURCE?
Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.
ASE— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
ASE— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností NVIDIA,University of California (UC) Berkeley, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Academia.
ASE— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v May 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
ASE— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Robotics, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol animal (human/non-human) imitation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
ASE— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 4.5 × 10¹⁹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA Tesla V100 PCIe 16 GB. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
ASE— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.