JPMAX
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.
- Publikováno
- 2 December 1994
- Autoři
- Suzanna Becker
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Image representation
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.
- Parametry
- 4.4K
- Tréninková data
- 1,500 tokens
Inputs are 12x12 pixels (Figure 3). They first train the architecture in Figure 2 a), then freeze it and train the additional layer in Figure 3 b). Figure 2 a): 2*(12*12*15) + 2*15 = 4,350 Figure 2 b): 2*(12*12*15) + 2*15 + 2*(15*3) + 2*3 = 4,446
“Figure 3: 10 of the 1500 training patterns”
Výpočet trénování
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál trénink, nikoli jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočet trénování
- 8.1 × 10⁷ FLOP
- Jak bylo založeno
- Operation counting
Training 2a): "The learning took about 3000 iterations of steepest descent" Assuming each iteration refers to a single image. 6 * 4446 * 3000 = 80,028,000 Training 2b): "While keeping the first layer of weights frozen, this network was trained using exactly the same cost function as the first layer for about 30 iterations using a gradient-based learning method." 6 * 4446 * 30 = 800,280 Total: 80,828,280
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
- Historical significance
- Záznam důvěry
- Speculative
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- JPMAX: Learning to Recognize Moving Objects as a Model-fitting Problem
- Naposledy aktualizováno
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
JPMAX was published by its authors, in December 1994.
It works in Vision, and is recorded as doing image representation.
Toto je uzavřený model: vyškolené hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není zde žádná lokální verze k provozování.
Jak byla trénována
The training run consumed about 8.1 × 10⁷ FLOP. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
The training set ran to roughly 1,500 tokens.
Its inclusion criterion is historical significance.
Odpovědi
JPMAX — Časté dotazy
What is JPMAX used for?
JPMAX works in Vision, and is recorded as handling image representation. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train JPMAX?
Around 8.1 × 10⁷ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run JPMAX?
None. JPMAX 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 JPMAX open source?
The licensing for JPMAX 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 JPMAX have?
JPMAX has 4.4K parameters. Inputs are 12x12 pixels (Figure 3). They first train the architecture in Figure 2 a), then freeze it and train the additional layer in Figure 3 b). Figure 2 a): 2*(12*12*15) + 2*15 = 4,350 Figure 2 b): 2*(12*12*15) + 2*15 + 2*(15*3) + 2*3 = 4,446. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
When was JPMAX released?
JPMAX was published in December 1994. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
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.