GANs
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
- University of Montreal / Université de Montréal
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- Canada
- Publié
- 10 June 2014
- Auteurs
- Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio
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.
- Données d'entraînement
- 120,000 tokens
"We trained adversarial nets an a range of datasets including MNIST[23], the Toronto Face Database (TFD) [28], and CIFAR-10 [21]." MNIST has 60k images https://en.wikipedia.org/wiki/MNIST_database TFD seems to have 2925 examples (?) https://www.cs.toronto.edu/~urtasun/courses/CSC411/hw3-411.pdf CIFAR-10 has 60k images https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 5.2 × 10¹⁷ FLOP
- Comment cela a été établi
- Third-party estimation
From https://openai.com/blog/ai-and-compute/ Appendix "Less than 0.006 pfs-days" (86400*10^15*0.006) Seems extremely speculative, unless someone at OpenAI privately corresponded with the authors. There is no information about compute or training in the GANs paper.
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.
- Pourquoi c'est suivi
- Highly cited
- Confiance d'enregistrement
- Speculative
- Citations
- 36,870
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Generative Adversarial Networks
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
GANs a été publié par University of Montreal / Université de Montréal, dans le pays enregistré comme Canada, durant June 2014. Cela provient d'une organisation classée comme academia.
Il fonctionne dans le domaine de Image generation, et est enregistré comme exécutant la tâche de image generation.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
La production a nécessité des calculs totalisant environ 5.2 × 10¹⁷ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 120,000 jetons de texte
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. highly cited.
Réponses
GANs — questions courantes
GANs— 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.
GANs— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
GANs— qui l'a créé ?
Il a été publié par University of Montreal / Université de Montréal, basé sur Canada, une organisation catégorisée comme academia.
GANs— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans June 2014. 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.
GANs— 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.
GANs— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 5.2 × 10¹⁷ FLOP. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
GANs— 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.
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.