Semantic Hashing
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
- 10 December 2008
- Autoři
- R Salakhutdinov, G Hinton
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Search
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 2.6M
- Výcviková data
- 1,511,035,000 tokens
Section 4.1
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Citace
- 1,487
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Semantic Hashing
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
Semantic Hashing byl zveřejněn University of Toronto, v zemi zaznamenané jako Canada, během December 2008. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol search.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Tréninková sada běžela na přibližně 1,511,035,000 tokeny textu
Odpovědi
Semantic Hashing — běžné otázky
Semantic Hashing— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 2.6M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Semantic Hashing— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Toronto, zakládající se na Canada, organizace zařazená jako academia.
Semantic Hashing— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v December 2008. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Semantic Hashing— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol search. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Semantic Hashing— 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.
Semantic Hashing— 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.
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.