Semantic Hashing
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
- 10 December 2008
- Szerzők
- R Salakhutdinov, G Hinton
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Search
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
- 2.6M
- Képzési adatok
- 1,511,035,000 tokens
Section 4.1
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Hivatkozások
- 1,487
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Semantic Hashing
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Semantic Hashing ki lett adva által University of Toronto, az országban rögzítve mint Canada, alatt December 2008. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása search.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
A tanító készlet kb. futott 1,511,035,000 szöveg tokenjei
Válaszok
Semantic Hashing — gyakori kérdések
Semantic Hashing— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 2.6M. 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.
Semantic Hashing— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Toronto, alapján Canada, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Semantic Hashing— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2008. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Semantic Hashing— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot search. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
Semantic Hashing— 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.
Semantic Hashing— 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..