Rotation
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
- École des Ponts ParisTech
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- France
- Publié
- 21 March 2018
- Auteurs
- Spyros Gidaris, Praveer Singh, Nikos Komodakis
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Image generation, Vision
- Tâche
- Image completion
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
- 86M
- Données d'entraînement
- 5,120,000 tokens
https://openai.com/blog/image-gpt/#rfref53
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.
- Citations
- 3,575
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Unsupervised Representation Learning by Predicting Image Rotations
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
Rotation a été publié par École des Ponts ParisTech, dans le pays enregistré comme France, durant March 2018. Cela provient d'une organisation classée comme academia.
Il fonctionne dans le domaine de Image generation, Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de image completion.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Entraînement et provenance
L'ensemble d'entraînement a duré environ 5,120,000 jetons de texte
Réponses
Rotation — questions courantes
Rotation— 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.
Rotation— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
Rotation— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 86M. https://openai.com/blog/image-gpt/#rfref53. 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.
Rotation— qui l'a créé ?
Il a été publié par École des Ponts ParisTech, basé sur France, une organisation catégorisée comme academia.
Rotation— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans March 2018. 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.
Rotation— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Image generation, Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de image completion. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
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.