Rotation

Geschlossene Gewichtungen École des Ponts ParisTech 86M Parameter March 2018

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
École des Ponts ParisTech
Organisationsart
Academia
Land
France
Veröffentlicht
21 March 2018
Autoren
Spyros Gidaris, Praveer Singh, Nikos Komodakis

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain
Image generation, Vision
Aufgabe
Image completion

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
86M

https://openai.com/blog/image-gpt/#rfref53

Trainingsdaten
5,120,000 tokens

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Zitationen
3,575

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
Unsupervised Representation Learning by Predicting Image Rotations
Zuletzt aktualisiert
25 May 2026

Was die Zahlen bedeuten

Was dieses Modell ist

Rotation wurde veröffentlicht von École des Ponts ParisTech, im Land aufgezeichnet als France, während March 2018. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia.

Es funktioniert im Bereich von Image generation, Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image completion.

Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.

Training und Herkunft

Der Trainingssatz lief auf etwa 5,120,000 Text-Tokens

Antworten

Rotation — Häufige Fragen

01

Rotation— 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.

02

Rotation— 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.

03

Rotation— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 86M. https://openai.com/blog/image-gpt/#rfref53. 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.

04

Rotation— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von École des Ponts ParisTech, basiert auf France, eine als kategorisierte Organisation academia.

05

Rotation— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in March 2018. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

06

Rotation— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Image generation, Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image completion. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 25 May 2026

Die andere Richtung

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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.