Sparse Transformer (CIFAR10)
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- OpenAI
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 23 April 2019
- Auteurs
- Rewon Child, Scott Gray, Alec Radford, Ilya Sutskever
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Image generation
- Tâche
- Image generation
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 59M
- Données d'entraînement
- tokens
- Époques
- 120
59M
"We use 48000 examples for training and 2000 examples for validation"
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA V100
- Chips utilisés
- 8
- Consommation d'énergie
- 4.9 kW
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Open (non-commercial)
some primitives are released here, but not the entire training code: https://github.com/openai/sparse_attention no clear license "Normally, implementing sparse attention would involve slicing query and key matrices in blocks, so to ease experimentation we implemented a set of block-sparse kernels which efficiently perform these operations on the the GPU. We open-source these kernels and provide example sparse attention functions in this repository(opens in a new window)."
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Generating Long Sequences with Sparse Transformers
- Dernière mise à jour
- 11 February 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Sparse Transformer (CIFAR10) a été publié par OpenAI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant April 2019. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Image generation, et est enregistré comme exécutant la tâche de image generation.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Réponses
Sparse Transformer (CIFAR10) — questions courantes
Sparse Transformer (CIFAR10)— qui l'a créé ?
Il a été publié par OpenAI, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
Sparse Transformer (CIFAR10)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans April 2019. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
Sparse Transformer (CIFAR10)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Image generation, et est enregistré comme gérant la tâche de image generation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Sparse Transformer (CIFAR10)— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
Sparse Transformer (CIFAR10)— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
Sparse Transformer (CIFAR10)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 59M. 59M. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.