Layer Normalization: Draw
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 Toronto
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Canada
- Közölt
- 21 July 2016
- Szerzők
- Jimmy Lei Ba, Jamie Ryan Kiros, Geoffrey E. Hinton
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Image generation
- Feladat
- Image generation
- Alapmodell
- Draw
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- 39,200,000 tokens
The dataset has been split into 50,000 training, 10,000 validation and 10,000 test
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Layer Normalization
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
Layer Normalization: Draw ki lett adva által University of Toronto, az országban rögzítve mint Canada, alatt July 2016. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Image generation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image generation.
A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, Draw. Ez a szokásos módja egy specializált modell előállításának.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Képzés és származás
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 39,200,000 szöveg tokenjei
Válaszok
Layer Normalization: Draw — gyakori kérdések
Layer Normalization: Draw— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Layer Normalization: Draw— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Toronto, alapján Canada, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Layer Normalization: Draw— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 2016. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Layer Normalization: Draw— Mire használják?
Működik a területen a Image generation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image generation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Layer Normalization: Draw— 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.
Layer Normalization: Draw— 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..