Layer Normalization: Draw

Uzavřené váhy University of Toronto July 2016

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
University of Toronto
Typ organizace
Academia
Země
Canada
Publikováno
21 July 2016
Autoři
Jimmy Lei Ba, Jamie Ryan Kiros, Geoffrey E. Hinton

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Image generation
Úkol
Image generation
Základní model
Draw

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

Výcviková data
39,200,000 tokens

The dataset has been split into 50,000 training, 10,000 validation and 10,000 test

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry
Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Layer Normalization
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

Co je tento MODEL

Layer Normalization: Draw byl zveřejněn University of Toronto, v zemi zaznamenané jako Canada, během July 2016. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia.

funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image generation.

Jeho výchozím bodem byl existující základní model, Draw. To je obvyklý způsob, jak je specializovaný model vytvářen.

Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.

Trénink a původ

Bylo to trénováno na korpusu asi 39,200,000 tokeny textu

Odpovědi

Layer Normalization: Draw — běžné otázky

01

Layer Normalization: Draw— kolik má parametrů?

Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.

02

Layer Normalization: Draw— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností University of Toronto, zakládající se na Canada, organizace zařazená jako academia.

03

Layer Normalization: Draw— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v July 2016. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

04

Layer Normalization: Draw— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image generation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

05

Layer Normalization: Draw— 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.

06

Layer Normalization: Draw— 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.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

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.