BellKor 2008
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
- AT&T
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 1 August 2009
- Autores
- RM Bell, Y Koren, C Volinsky
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Recommendation
- Tarea
- Movie ratings
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
- tokens
"Netflix provided a training data set of 100,480,507 ratings that 480,189 users gave to 17,770 movies."
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Por qué se rastrea
- SOTA improvement
- Citas
- 162
Won Netflix prize
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- The BellKor 2008 Solution to the Netflix Prize
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
BellKor 2008 fue publicado por AT&T, en el país registrado como United States of America, durante August 2009. Sale de una organización categorizada como industry.
Funciona en el dominio de Recommendation, y se registra como realizando la tarea de movie ratings.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Entrenamiento y procedencia
La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: sOTA improvement.
Respuestas
BellKor 2008 — preguntas comunes
BellKor 2008— ¿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.
BellKor 2008— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por AT&T, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
BellKor 2008— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en August 2009. 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.
BellKor 2008— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Recommendation, y se registra como manejando la tarea de movie ratings. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
BellKor 2008— ¿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.
BellKor 2008— ¿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.
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.