ALVINN
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
- Carnegie Mellon University (CMU)
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 1 December 1989
- Autoři
- DA Pomerleau
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Driving
- Úkol
- Self-driving car
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 36.6K
- Výcviková data
- 55,200 tokens
- Epochy
- 40
1217*29 + 29*46 =36627 “Each of these 1217 input units is fully connected to the hidden layer of 29 units, which is in turn fully connected to the output layer. The output layer consists of 46 units, divided into two groups.”
"Training involves first creating a set of 1200 road snapshots depicting roads with a wide variety of retinal orientations and positions, under a variety of lighting conditions and with realistic noise levels"
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
- 1.1 × 10¹⁰ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
2 * 36627 * 3 * 40 * 1200 = 10548576000 = 1.05e10 36627 parameters "After 40 epochs of training on the 1200 simulated road snapshots"
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 2,329
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- ALVINN: an autonomous land vehicle in a neural network
- Nap poslední aktualizace
- 1 January 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
ALVINN byl zveřejněn Carnegie Mellon University (CMU), v zemi zaznamenané jako United States of America, během December 1989. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Driving, a je zaznamenán jako vykonávající úkol self-driving car.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Jak bylo trénováno
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 1.1 × 10¹⁰ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Trénink spotřeboval korpus kolem 55,200 tokeny textu
Odpovědi
ALVINN — běžné otázky
ALVINN— 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.
ALVINN— 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.
ALVINN— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 36.6K. 1217*29 + 29*46 =36627 “Each of these 1217 input units is fully connected to the hidden layer of 29 units, which is in turn fully connected to the output layer. The output layer consists of 46 units, divided into two groups.”. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
ALVINN— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Carnegie Mellon University (CMU), zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.
ALVINN— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v December 1989. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
ALVINN— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Driving, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol self-driving car. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
ALVINN— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.1 × 10¹⁰ 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.
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.