CPC v2
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
- DeepMind,University of California (UC) Berkeley
- Typ organizace
- Industry,Academia
- Země
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America
- Publikováno
- 22 May 2019
- Autoři
- Olivier J. Hénaff, Aravind Srinivas, Jeffrey De Fauw, Ali Razavi, Carl Doersch, S. M. Ali Eslami, Aaron van den Oord
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Image completion, Object detection, Image classification
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 303M
- Výcviková data
- tokens
source: https://openai.com/blog/image-gpt/#rfref25d
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Citace
- 1,556
"this unsupervised representation substantially improves transfer learning to object detection on the PASCAL VOC dataset, surpassing fully supervised pre-trained ImageNet classifiers"
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Data-Efficient Image Recognition with Contrastive Predictive Coding
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
CPC v2 byl zveřejněn DeepMind,University of California (UC) Berkeley, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během May 2019. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry,Academia.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image completion, Object detection, Image classification.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Jak bylo trénováno
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: sOTA improvement.
Odpovědi
CPC v2 — běžné otázky
CPC v2— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
CPC v2— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 303M. source: https://openai.com/blog/image-gpt/#rfref25d. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
CPC v2— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností DeepMind,University of California (UC) Berkeley, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako industry,Academia.
CPC v2— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v May 2019. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
CPC v2— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image completion, Object detection, Image classification. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
CPC v2— 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.