BellKor 2008
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
- AT&T
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 1 August 2009
- Autoren
- RM Bell, Y Koren, C Volinsky
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Recommendation
- Aufgabe
- Movie ratings
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
- tokens
"Netflix provided a training data set of 100,480,507 ratings that 480,189 users gave to 17,770 movies."
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
- 162
Won Netflix prize
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- The BellKor 2008 Solution to the Netflix Prize
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
BellKor 2008 wurde veröffentlicht von AT&T, im Land aufgezeichnet als United States of America, während August 2009. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Recommendation, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet movie ratings.
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
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: sOTA improvement.
Antworten
BellKor 2008 — Häufige Fragen
BellKor 2008— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
BellKor 2008— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von AT&T, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
BellKor 2008— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in August 2009. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
BellKor 2008— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Recommendation, und wird als Bewältigung der Aufgabe von movie ratings. 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.
BellKor 2008— 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.
BellKor 2008— 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.
Die andere Richtung
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