GroupLens
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
- Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 22 October 1994
- Autores
- Paul Resnick, Neophytos Iacovou, Mitesh Suchak, Peter Bergstrom, John Riedl
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Recommendation
- Tarea
- Recommender system
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
For each pair of users, the system computes the correlation between their scores in the articles they have rated. Then to make the prediction of a score for a given article and user the system computes a weighted average taking into account the correlations with each other user, the average rating of each user and the average rating of the article. So the system in total has n+m+n*n ~= n*n parameters, where n is the number of users and m is the number of articles. To address scaling issues, t…
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
- Highly cited
- Citas
- 7,733
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- GroupLens: an Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Fondo
GroupLens fue publicado por Massachusetts Institute of Technology (MIT), en el país registrado como United States of America, durante October 1994. Sale de una organización categorizada como academia.
Funciona en el dominio de Recommendation, y se registra como realizando la tarea de recommender system.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Cómo fue entrenado
Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: highly cited.
Respuestas
GroupLens — preguntas comunes
GroupLens— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Massachusetts Institute of Technology (MIT), basado en United States of America, una organización categorizada como academia.
GroupLens— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 1994. 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.
GroupLens— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Recommendation, y se registra como manejando la tarea de recommender system. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
GroupLens— ¿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.
GroupLens— ¿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.
GroupLens— ¿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.
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.