SC-NLM
Žádný odhad
Žádné hardwareové požadavky na tento model
Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..
Záznam.
Plná specifikace
Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.
Původ
Kdo vybudoval tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- University of Toronto
- Typ organizace
- Academia
- Země
- Canada
- Publikováno
- 10 November 2014
- Autoři
- Ryan Kiros, R. Salakhutdinov, R. Zemel
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Multimodal, Vision, Language
- Úkol
- Image captioning
Velikost
Jak velký je model a na kolik dat byl vytrénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje o tom, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Tréninková data
- 5,000,000 tokens
Our LSTM encoder and SC-NLM decoder were trained by concatenating the Flickr30K dataset with the recently released Microsoft COCO dataset [46], which combined give us over 100,000 images and over 500,000 descriptions for training
Jak je klasifikováno
Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.
- Proč je to sledováno
- Highly cited
- Záznam důvěry
- Confident
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- Unifying Visual-Semantic Embeddings with Multimodal Neural Language Models
- Naposledy aktualizováno
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
SC-NLM was published by University of Toronto, in Canada, in November 2014. The organisation is categorised as academia.
It works in Multimodal, Vision, Language, and is recorded as doing image captioning.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Trénink a původ
Around 5,000,000 tokens went into training it.
It is tracked in the underlying dataset for one reason in particular: highly cited.
Odpovědi
SC-NLM — Časté dotazy
What GPU do I need to run SC-NLM?
None. SC-NLM is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is SC-NLM open source?
The licensing for SC-NLM was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does SC-NLM have?
No parameter count has been published for SC-NLM, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created SC-NLM?
SC-NLM was published by University of Toronto, based in Canada, categorised as academia.
When was SC-NLM released?
SC-NLM was published in November 2014. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is SC-NLM used for?
SC-NLM works in Multimodal, Vision, Language, and is recorded as handling image captioning. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
Druhý směr
Když se na to podíváte z druhé strany?
Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.