CPC v2
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
- DeepMind,University of California (UC) Berkeley
- Organisationsart
- Industry,Academia
- Land
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America
- Veröffentlicht
- 22 May 2019
- Autoren
- Olivier J. Hénaff, Aravind Srinivas, Jeffrey De Fauw, Ali Razavi, Carl Doersch, S. M. Ali Eslami, Aaron van den Oord
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision
- Aufgabe
- Image completion, Object detection, Image classification
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.
- Parameter
- 303M
- Trainingsdaten
- tokens
source: https://openai.com/blog/image-gpt/#rfref25d
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Zitationen
- 1,556
"this unsupervised representation substantially improves transfer learning to object detection on the PASCAL VOC dataset, surpassing fully supervised pre-trained ImageNet classifiers"
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Data-Efficient Image Recognition with Contrastive Predictive Coding
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
CPC v2 wurde veröffentlicht von DeepMind,University of California (UC) Berkeley, im Land aufgezeichnet als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, während May 2019. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image completion, Object detection, Image classification.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Wie es trainiert wurde
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: sOTA improvement.
Antworten
CPC v2 — Häufige Fragen
CPC v2— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
CPC v2— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 303M. source: https://openai.com/blog/image-gpt/#rfref25d. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
CPC v2— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von DeepMind,University of California (UC) Berkeley, basiert auf United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia.
CPC v2— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in May 2019. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
CPC v2— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image completion, Object detection, Image classification. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
CPC v2— 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.
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.