ALVINN
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
- Carnegie Mellon University (CMU)
- Organisationsart
- Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 1 December 1989
- Autoren
- DA Pomerleau
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Driving
- Aufgabe
- Self-driving car
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
- 36.6K
- Trainingsdaten
- 55,200 tokens
- Epochen
- 40
1217*29 + 29*46 =36627 “Each of these 1217 input units is fully connected to the hidden layer of 29 units, which is in turn fully connected to the output layer. The output layer consists of 46 units, divided into two groups.”
"Training involves first creating a set of 1200 road snapshots depicting roads with a wide variety of retinal orientations and positions, under a variety of lighting conditions and with realistic noise levels"
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 1.1 × 10¹⁰ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
2 * 36627 * 3 * 40 * 1200 = 10548576000 = 1.05e10 36627 parameters "After 40 epochs of training on the 1200 simulated road snapshots"
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 2,329
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- ALVINN: an autonomous land vehicle in a neural network
- Zuletzt aktualisiert
- 1 January 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
ALVINN wurde veröffentlicht von Carnegie Mellon University (CMU), im Land aufgezeichnet als United States of America, während December 1989. Die veröffentlichende Organisation ist als academia.
Es funktioniert im Bereich von Driving, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet self-driving car.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Wie es trainiert wurde
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 1.1 × 10¹⁰ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 55,200 Text-Tokens
Antworten
ALVINN — Häufige Fragen
ALVINN— 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.
ALVINN— 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.
ALVINN— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 36.6K. 1217*29 + 29*46 =36627 “Each of these 1217 input units is fully connected to the hidden layer of 29 units, which is in turn fully connected to the output layer. The output layer consists of 46 units, divided into two groups.”. 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.
ALVINN— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Carnegie Mellon University (CMU), basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia.
ALVINN— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in December 1989. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
ALVINN— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Driving, und wird als Bewältigung der Aufgabe von self-driving car. 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.
ALVINN— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 1.1 × 10¹⁰ FLOP. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
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