JPMAX
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
- 2 December 1994
- Szerzők
- Suzanna Becker
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image representation
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
- 4.4K
- Képzési adatok
- 1,500 tokens
Inputs are 12x12 pixels (Figure 3). They first train the architecture in Figure 2 a), then freeze it and train the additional layer in Figure 3 b). Figure 2 a): 2*(12*12*15) + 2*15 = 4,350 Figure 2 b): 2*(12*12*15) + 2*15 + 2*(15*3) + 2*3 = 4,446
“Figure 3: 10 of the 1500 training patterns”
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
- 8.1 × 10⁷ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
Training 2a): "The learning took about 3000 iterations of steepest descent" Assuming each iteration refers to a single image. 6 * 4446 * 3000 = 80,028,000 Training 2b): "While keeping the first layer of weights frozen, this network was trained using exactly the same cost function as the first layer for about 30 iterations using a gradient-based learning method." 6 * 4446 * 30 = 800,280 Total: 80,828,280
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- Historical significance
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- JPMAX: Learning to Recognize Moving Objects as a Model-fitting Problem
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
JPMAX ki lett adva által its authors, alatt December 1994.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image representation.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 8.1 × 10⁷ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A tanító készlet kb. futott 1,500 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: historical significance.
Válaszok
JPMAX — gyakori kérdések
JPMAX— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image representation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
JPMAX— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 8.1 × 10⁷ 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.
JPMAX— 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.
JPMAX— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
JPMAX— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 4.4K. Inputs are 12x12 pixels (Figure 3). They first train the architecture in Figure 2 a), then freeze it and train the additional layer in Figure 3 b). Figure 2 a): 2*(12*12*15) + 2*15 = 4,350 Figure 2 b): 2*(12*12*15) + 2*15 + 2*(15*3) + 2*3 = 4,446. 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.
JPMAX— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 1994. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
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..