JPMAX
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
- 2 December 1994
- Autoři
- Suzanna Becker
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Image representation
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 4.4K
- Výcviková 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”
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
- 8.1 × 10⁷ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- 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 to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Proč je to sledováno
- Historical significance
- Záznam důvěry
- Speculative
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- JPMAX: Learning to Recognize Moving Objects as a Model-fitting Problem
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
JPMAX byl zveřejněn its authors, během December 1994.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image representation.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Trenovací běh spotřeboval asi 8.1 × 10⁷ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Tréninková sada běžela na přibližně 1,500 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: historical significance.
Odpovědi
JPMAX — běžné otázky
JPMAX— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image representation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
JPMAX— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 8.1 × 10⁷ 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.
JPMAX— 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.
JPMAX— 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.
JPMAX— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 4.4K. 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. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
JPMAX— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v December 1994. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
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.