Cloob
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Johannes Kepler University,HERE Technologies,Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence
- Organisationsart
- Academia,Academia
- Land
- Austria, Switzerland
- Veröffentlicht
- 21 October 2021
- Autoren
- Andreas Fürst ∗Elisabeth Rumetshofer ∗Johannes Lehner,Viet Tran,Fei Tang, Hubert Ramsauer, David Kreil, Michael Kopp, Günter Klambauer, Angela Bitto-Nemling, Sepp Hochreiter
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Multimodal, Language, Vision
- Aufgabe
- Image captioning
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- 15,000,000 tokens
[Image-text pairs] "To be comparable to the CLIP results, we use the same subset of 15 million samples from the YFCC100M dataset"
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Zitationen
- 127
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- CLOOB: Modern Hopfield Networks with InfoLOOB Outperform CLIP
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
Cloob wurde veröffentlicht von Johannes Kepler University,HERE Technologies,Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence, im Land aufgezeichnet als Austria, während October 2021. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Language, Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image captioning.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Was in den Aufbau geflossen ist
Es wurde auf einem Korpus von etwa 15,000,000 Text-Tokens
Antworten
Cloob — Häufige Fragen
Cloob— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Language, Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image captioning. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Cloob— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
Cloob— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
Cloob— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Cloob— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Johannes Kepler University,HERE Technologies,Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence, basiert auf Austria, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia.
Cloob— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in October 2021. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.