GELU for CIFAR-10
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- University of California (UC) Berkeley,Toyota Technological Institute at Chicago
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 6 June 2023
- Szerzők
- Dan Hendrycks, Kevin Gimpel
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image classification
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 9.9K
- Képzési adatok
- 50,000 tokens
- Epochok
- 250
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1rnsk2ysbAra1UfQWD9TFDki-0T9OmKqBdd7fw6O7QWE/edit?usp=sharing
50K - traning examples in MNIST datset
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 7.4 × 10¹¹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6ND = 6*9888*50000*250=741600000000
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA GeForce GTX TITAN X
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Képzés kód
- Open source
https://github.com/hendrycks/GELUs MIT License
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Gaussian Error Linear Units (GELUs)
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
GELU for CIFAR-10 ki lett adva által University of California (UC) Berkeley,Toyota Technological Institute at Chicago, az országban rögzítve mint United States of America, alatt June 2023. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Mi került a felépítésébe
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 7.4 × 10¹¹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce GTX TITAN X. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 50,000 szöveg tokenjei
Válaszok
GELU for CIFAR-10 — gyakori kérdések
GELU for CIFAR-10— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 9.9K. https://docs.google.com/spreadsheets/d/1rnsk2ysbAra1UfQWD9TFDki-0T9OmKqBdd7fw6O7QWE/edit?usp=sharing. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
GELU for CIFAR-10— Ki készítette ezt?
Kiadta University of California (UC) Berkeley,Toyota Technological Institute at Chicago, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
GELU for CIFAR-10— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
GELU for CIFAR-10— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
GELU for CIFAR-10— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 7.4 × 10¹¹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce GTX TITAN X. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
GELU for CIFAR-10— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
GELU for CIFAR-10— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..