LMICA
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.
- Közölt
- 1 December 2004
- Szerzők
- Yoshitatsu Matsuda, K. Yamaguchi
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Object detection
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
- 4.1M
- Képzési adatok
- 100,000 tokens
64*64*1000=4096000 "100000 samples of natural scenes of 64 × 64 pixels were given as X" "LMICA was carried out in 1000 layers"
"100000 samples of natural scenes of 64 × 64 pixels were given as X"
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
- 2.8 × 10¹⁵ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
69*60*60*8*2800000000*0.5=2782080000000000=2.78e15 "it consumed about 69 hours with Intel 2.8GHz CPU" - Assuming they used an Intel Pentium 4 processor with 8 FLOP/cycle (https://en.wikipedia.org/wiki/FLOPS)
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Határmodell
- Yes
- Miért követik nyomon
- Training cost,Historical significance
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Linear Multilayer Independent Component Analysis for Large Natural Scenes
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
LMICA ki lett adva által its authors, alatt December 2004.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása object detection.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Mi került a felépítésébe
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 2.8 × 10¹⁵ FLOP. 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 100,000 szöveg tokenjei
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: training cost,Historical significance.
Válaszok
LMICA — gyakori kérdések
LMICA— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.8 × 10¹⁵ FLOP. 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.
LMICA— 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.
LMICA— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
LMICA— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 4.1M. 64*64*1000=4096000 "100000 samples of natural scenes of 64 × 64 pixels were given as X" "LMICA was carried out in 1000 layers". 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.
LMICA— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2004. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
LMICA— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot object detection. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
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..