LMICA
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.
- Publikováno
- 1 December 2004
- Autoři
- Yoshitatsu Matsuda, K. Yamaguchi
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Object detection
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 4.1M
- Výcviková data
- 100,000 tokens
64*64*1000=4096000 "100000 samples of natural scenes of 64 × 64 pixels were given as X" "LMICA was carried out in 1000 layers"
"100000 samples of natural scenes of 64 × 64 pixels were given as X"
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
- 2.8 × 10¹⁵ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
69*60*60*8*2800000000*0.5=2782080000000000=2.78e15 "it consumed about 69 hours with Intel 2.8GHz CPU" - Assuming they used an Intel Pentium 4 processor with 8 FLOP/cycle (https://en.wikipedia.org/wiki/FLOPS)
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Frontier model
- Yes
- Proč je to sledováno
- Training cost,Historical significance
- Záznam důvěry
- Confident
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Linear Multilayer Independent Component Analysis for Large Natural Scenes
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
LMICA byl zveřejněn its authors, během December 2004.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol object detection.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 2.8 × 10¹⁵ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Trénink spotřeboval korpus kolem 100,000 tokeny textu
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: training cost,Historical significance.
Odpovědi
LMICA — běžné otázky
LMICA— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.8 × 10¹⁵ 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.
LMICA— 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.
LMICA— 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.
LMICA— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 4.1M. 64*64*1000=4096000 "100000 samples of natural scenes of 64 × 64 pixels were given as X" "LMICA was carried out in 1000 layers". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
LMICA— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v December 2004. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
LMICA— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol object detection. 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.