DrLIM
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
- New York University (NYU)
- Organisationsart
- Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 17 June 2006
- Autoren
- R. Hadsell; S. Chopra; Y. LeCun
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Other
- Aufgabe
- Image embedding
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
- 37.1K
- Trainingsdaten
- 36,060,000 tokens
Architecture described in figure 3
"The dataset was split into 660 training images and a 312 test images. The result of training on all 10989 similar pairs and 206481 dissimilar pairs is a 3-dimensional manifold in the shape of a cylinder (see figure 8)." 206481 + 10989 = 217470
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Zitationen
- 4,888
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
DrLIM wurde veröffentlicht von New York University (NYU), im Land aufgezeichnet als United States of America, während June 2006. Die veröffentlichende Organisation ist als academia.
Es funktioniert im Bereich von Other, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image embedding.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Training und Herkunft
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 36,060,000 Text-Tokens
Antworten
DrLIM — Häufige Fragen
DrLIM— 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.
DrLIM— 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.
DrLIM— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 37.1K. Architecture described in figure 3. 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.
DrLIM— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von New York University (NYU), basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia.
DrLIM— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in June 2006. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
DrLIM— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Other, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image embedding. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
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