ADALINE
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
- Stanford University
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 30 June 1960
- Autoři
- Widrow and Hoff
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Pattern recognition
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 0K
- Výcviková data
- 100 tokens
"The machine's total experience is stored in the values of the weights a0,...,a16"
"The best system, arrived at by slow precise adaptation on the full body of 100 noisy patterns, was able to classify these patterns as desired except for twelve errors." https://isl.stanford.edu/~widrow/papers/c1960adaptiveswitching.pdf
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
- 6.6 × 10³ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
"The method of searching that has proven most useful is the method of steepest descent" Apparently each pattern was only shown once to the system. So the training compute is (forward pass compute) * (3 for backprop) * dataset size This is a single layer (and single neuron) which does not require gradients w.r.t. inputs - 1:1 forward-backward ratio
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
- Highly cited
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 6,329
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Adaptive switching circuits
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
ADALINE byl zveřejněn Stanford University, v zemi zaznamenané jako United States of America, během June 1960. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol pattern recognition.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Trénink a původ
Trenovací běh spotřeboval asi 6.6 × 10³ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Bylo to trénováno na korpusu asi 100 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: highly cited.
Odpovědi
ADALINE — běžné otázky
ADALINE— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol pattern recognition. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
ADALINE— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 6.6 × 10³ 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.
ADALINE— 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.
ADALINE— 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.
ADALINE— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 0K. "The machine's total experience is stored in the values of the weights a0,...,a16". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
ADALINE— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Stanford University, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.
ADALINE— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 1960. 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.