ADAM (CIFAR-10)
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 Amsterdam,OpenAI,University of Toronto
- Typ organizace
- Academia,Industry,Academia
- Země
- Netherlands, United States of America, Canada
- Publikováno
- 22 December 2014
- Autoři
- Diederik P. Kingma, Jimmy Ba
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- 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
- 2.4M
- Výcviková data
- 50,000 tokens
CIFAR-10 with c64-c64-c128-1000 architecture "Our CNN architecture has three alternating stages of 5x5 convolution filters and 3x3 max pooling with stride of 2 that are followed by a fully connected layer of 1000 rectified linear hidden units (ReLU’s). " "Training cost over 45 epochs. CIFAR-10 with c64-c64-c128-1000 architecture." CIFAR-10's input dimension is 32x32x3 Parameter: 3*64*5*5+64*64*5*5+64*128*5*5+128*4*4*1000+1000*10=2370000
Assumed they used the standard CIFAR-10 training split
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
- 6.2 × 10¹⁴ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Third-party estimation,Operation counting
From https://openai.com/blog/ai-and-compute/ Appendix less than 0.0007 pfs-days (86400*10^15*0.0007) Manual estimate: 3 (forward-backward adjustment) * 92589600 flop per forward pass * 50000 examples * 45 epochs = 624979800000000 (6.25e14)
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
- Highly cited
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 166,267
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Adam: A Method for Stochastic Optimization
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
ADAM (CIFAR-10) byl zveřejněn University of Amsterdam,OpenAI,University of Toronto, v zemi zaznamenané jako Netherlands, během December 2014. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Industry,Academia.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image classification.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Trénink a původ
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 6.2 × 10¹⁴ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Bylo to trénováno na korpusu asi 50,000 tokeny textu
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: highly cited.
Odpovědi
ADAM (CIFAR-10) — běžné otázky
ADAM (CIFAR-10)— 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.
ADAM (CIFAR-10)— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
ADAM (CIFAR-10)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 2.4M. CIFAR-10 with c64-c64-c128-1000 architecture "Our CNN architecture has three alternating stages of 5x5 convolution filters and 3x3 max pooling with stride of 2 that are followed by a fully connected layer of 1000 rectified linear hidden units (ReLU’s). " "Training cost over 45 epochs. CIFAR-10 with c64-c64-c128-1000 architecture." CIFAR-10's input dimension is 32x32x3 Parameter: 3*64*5*5+64*64*5*5+64*128*5*5+128*4*4*1000+1000*10=2370000. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
ADAM (CIFAR-10)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Amsterdam,OpenAI,University of Toronto, zakládající se na Netherlands, organizace zařazená jako academia,Industry,Academia.
ADAM (CIFAR-10)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v December 2014. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
ADAM (CIFAR-10)— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image classification. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
ADAM (CIFAR-10)— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 6.2 × 10¹⁴ FLOP. 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.
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.