Credibilty Network
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 College London (UCL),University of Toronto
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Canada
- Közölt
- 1 July 1999
- Szerzők
- Geoffrey E. Hinton, Zoubin Ghahramani, Vee Whye Tah
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Character recognition (OCR), 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
- 0.3K
- Képzési adatok
- 2,800 tokens
The size of the credibility network is 256-64-4. The 64 middle layer units are meant to encode low level features, while each of the 4 top level units are meant to encode a digit class
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
- 5.4 × 10⁶ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
=6*324 parameters *2800 datapoints
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.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
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
- Learning to Parse Images
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
Credibilty Network ki lett adva által University College London (UCL),University of Toronto, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt July 1999. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,Academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása character recognition (OCR), Image classification.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A képzés futás körülbelül 5.4 × 10⁶ 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 2,800 szöveg tokenjei
Válaszok
Credibilty Network — gyakori kérdések
Credibilty Network— 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.
Credibilty Network— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Credibilty Network— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 0.3K. The size of the credibility network is 256-64-4. The 64 middle layer units are meant to encode low level features, while each of the 4 top level units are meant to encode a digit class. 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.
Credibilty Network— Ki készítette ezt?
Kiadta University College London (UCL),University of Toronto, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
Credibilty Network— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 1999. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Credibilty Network— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot character recognition (OCR), Image classification. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
Credibilty Network— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 5.4 × 10⁶ 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.
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..