Cloob
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Johannes Kepler University,HERE Technologies,Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence
- Tipo de Organización
- Academia,Academia
- País
- Austria, Switzerland
- Publicado
- 21 October 2021
- Autores
- Andreas Fürst ∗Elisabeth Rumetshofer ∗Johannes Lehner,Viet Tran,Fei Tang, Hubert Ramsauer, David Kreil, Michael Kopp, Günter Klambauer, Angela Bitto-Nemling, Sepp Hochreiter
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Multimodal, Language, Vision
- Tarea
- Image captioning
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- 15,000,000 tokens
[Image-text pairs] "To be comparable to the CLIP results, we use the same subset of 15 million samples from the YFCC100M dataset"
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Citas
- 127
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- CLOOB: Modern Hopfield Networks with InfoLOOB Outperform CLIP
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Fondo
Cloob fue publicado por Johannes Kepler University,HERE Technologies,Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence, en el país registrado como Austria, durante October 2021. Sale de una organización categorizada como academia,Academia.
Funciona en el dominio de Multimodal, Language, Vision, y se registra como realizando la tarea de image captioning.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Qué se necesitó para construirlo
Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 15,000,000 tokens de texto
Respuestas
Cloob — preguntas comunes
Cloob— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Multimodal, Language, Vision, y se registra como manejando la tarea de image captioning. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
Cloob— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
Cloob— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
Cloob— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
Cloob— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Johannes Kepler University,HERE Technologies,Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence, basado en Austria, una organización categorizada como academia,Academia.
Cloob— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 2021. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.