Cube-Space AutoEncoder
Nincs becslés
Ennekhez a modellhez nincs hardverkövetelmény
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így azt semmilyen méretben nem lehet letölteni vagy saját hardveren futtatni. Csak az adattovábbítóján keresztül érhető el, és semmilyen grafikus kártya nem változtat ezen..
Felvételen
Teljes specifikáció
Minden adatok ezen a modellen. A legtöbb leírás arról szól, hogyan volt kiképzve, nem pedig arról, hogyan fut — hasznos háttérinformáció arra vonatkozóan, hogy mennyi munka került bele, és hogyan viszonyul más méretű modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- MIT-IBM Watson AI Lab
- Szervezet típusa
- Academia,Industry
- Ország
- United States of America
- Kiadva
- 27 April 2020
- Szerzők
- Masataro Asai, Christian Muise
Mit csinál
A modell által épített probléma területek. Egy modell több különbözőt is tartalmazhat.
- Irányítószám
- Vision, Search
- Feladat
- Visual puzzles
Méret
Mekkora a modell és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek meghatározzák, hogy illeszkedik-e egy adott grafikus kártyára.
- Képzési adatok
- 4,243,600,000 tokens
"Finally, we tested Mandrill 15-puzzle, a significantly more challenging 4x4 variant of the sliding tile puzzle (Figure 1). We trained the network with more hyperparameter tuning it- erations (300) and a larger training set (50000). We gener- ated l = 14, 21 instances (20 each) and ran the system (Ta- ble 2, bottom right). "
Képzés számítás
A modell betanításához végzett aritmetikai műveletek, amelyet lebegőpontos műveletekben mérnek. Ez a tréning futásának költségét méri, nem azt, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 1.1 × 10¹⁷ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
(1) * (4113 * 10**9) * (24 * 3600) * (0.3) = 106608960000000000 (num gpu) * (peak flops) * (time in seconds) * (assumed utilization rate) = "For each domain, we searched for 100 iterations (≈15min/iter, 24 hours total) on a Tesla K80" 4.113 TFLOPS from https://www.techpowerup.com/gpu-specs/tesla-k80.c2616
A képzési futam
A kiképzéshez fizikailag szükséges volt: milyen chipek, hány, meddig és mennyi áramot vett le a hálózatról.
- Képzési hardver
- NVIDIA Tesla K80
- Felhasznált chipek
- 1
- Chip-hours
- 24
- Wall-clock time
- 24 hours
- Energiafogyasztás
- 337 W
"For each domain, we searched for 100 iterations (≈15min/iter, 24 hours total) on a Tesla K80"
Hogyan van besorolva
Címkék, amelyeket a forráshalmaz alkalmaz, amikor figyelemmel kíséri a figyelemre méltó modelleket, és mennyire biztos a bejegyzésben.
- Rögzítési bizalom
- Confident
- Citations
- 56
Források
Honnan származik ez a rekord és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Learning Neural-Symbolic Descriptive Planning Models via Cube-Space Priors: The Voyage Home (to STRIPS)
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentek a számok
Background
Cube-Space AutoEncoder was published by MIT-IBM Watson AI Lab, in United States of America, in April 2020. The organisation is categorised as academia,Industry.
It works in Vision, Search, and is recorded as doing visual puzzles.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Training and provenance
Training it took roughly 1.1 × 10¹⁷ FLOP of computation, on NVIDIA Tesla K80 — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
It was trained on about 4,243,600,000 tokens of text.
Válaszok
Cube-Space AutoEncoder — Gyakran ismételt kérdések
How many parameters does Cube-Space AutoEncoder have?
No parameter count has been published for Cube-Space AutoEncoder, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Cube-Space AutoEncoder?
Cube-Space AutoEncoder was published by MIT-IBM Watson AI Lab, based in United States of America, categorised as academia,Industry.
When was Cube-Space AutoEncoder released?
Cube-Space AutoEncoder was published in April 2020. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Cube-Space AutoEncoder used for?
Cube-Space AutoEncoder works in Vision, Search, and is recorded as handling visual puzzles. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train Cube-Space AutoEncoder?
Around 1.1 × 10¹⁷ FLOP, on NVIDIA Tesla K80. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run Cube-Space AutoEncoder?
None. Cube-Space AutoEncoder is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Cube-Space AutoEncoder open source?
The licensing for Cube-Space AutoEncoder was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már rendelkezik egy kártyával és szeretné tudni, hogy minden mit fog futtatni, kérjük, folytassa., kezdje a hardverrel inkább.