BigChaos 2008

Geschlossene Gewichtungen AT&T November 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
25 November 2008
Autoren
A Töscher, M Jahrer

Was es tut

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

Domain
Recommendation
Aufgabe
Movie ratings
Numerisches Format
FP32

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
Historical significance

Winners of the 2008 Netflix Price

Zitationen
35

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
The BigChaos Solution to the Netflix Prize 2008
Zuletzt aktualisiert
28 November 2025

Was die Zahlen bedeuten

Woher es kam

BigChaos 2008 wurde veröffentlicht von AT&T, im Land aufgezeichnet als United States of America, während November 2008. 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.

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

Wie es trainiert wurde

Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: historical significance.

Antworten

BigChaos 2008 — Häufige Fragen

01

BigChaos 2008— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Recommendation, und wird als Bewältigung der Aufgabe von movie ratings. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.

02

BigChaos 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.

03

BigChaos 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.

04

BigChaos 2008— Wie viele Parameter hat es?

Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.

05

BigChaos 2008— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von AT&T, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.

06

BigChaos 2008— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in November 2008. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

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.