DrLIM
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
- New York University (NYU)
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 17 June 2006
- Autoři
- R. Hadsell; S. Chopra; Y. LeCun
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Other
- Úkol
- Image embedding
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 37.1K
- Výcviková data
- 36,060,000 tokens
Architecture described in figure 3
"The dataset was split into 660 training images and a 312 test images. The result of training on all 10989 similar pairs and 206481 dissimilar pairs is a 3-dimensional manifold in the shape of a cylinder (see figure 8)." 206481 + 10989 = 217470
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Citace
- 4,888
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Pozadí
DrLIM byl zveřejněn New York University (NYU), v zemi zaznamenané jako United States of America, během June 2006. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Other, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image embedding.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Trénink a původ
Trénink spotřeboval korpus kolem 36,060,000 tokeny textu
Odpovědi
DrLIM — běžné otázky
DrLIM— 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.
DrLIM— 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.
DrLIM— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 37.1K. Architecture described in figure 3. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
DrLIM— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností New York University (NYU), zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.
DrLIM— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2006. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
DrLIM— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Other, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image embedding. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
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.