DistBelief Vision
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
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 3 December 2012
- Autoren
- J. Dean, G. Corrado, R. Monga, Kai Chen, M. Devin, Quoc V. Le, Mark Z. Mao, Marc'Aurelio Ranzato, A. Senior, P. Tucker, Ke Yang, A. Ng
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision
- Aufgabe
- 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
- 1.7B
- Trainingsdaten
- 16,000,000 tokens
"we used Downpour SGD to train the 1.7 billion parameter image model"
For visual object recognition we trained a larger neural network with locally-connected receptive fields on the ImageNet data set of 16 million images
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,Highly cited
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
" We have successfully used our system to train a deep network 30x larger than previously reported in the literature, and achieves state-of-the-art performance on ImageNet"
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Large Scale Distributed Deep Networks
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
DistBelief Vision wurde veröffentlicht von Google, im Land aufgezeichnet als United States of America, während December 2012. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image classification.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Training und Herkunft
Es wurde auf einem Korpus von etwa 16,000,000 Text-Tokens
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: sOTA improvement,Highly cited.
Antworten
DistBelief Vision — Häufige Fragen
DistBelief Vision— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image classification. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
DistBelief Vision— 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.
DistBelief Vision— 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.
DistBelief Vision— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 1.7B. "we used Downpour SGD to train the 1.7 billion parameter image model". 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.
DistBelief Vision— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
DistBelief Vision— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in December 2012. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
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