Transformers in music recommendation

Pesi chiusi Google Research August 2024

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione
Google Research
Tipo di organizzazione
Industry
Paese
United States of America
Pubblicato
16 August 2024
Autori
Anushya Subbiah, Vikram Aggarwal

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Recommendation
Compito
Recommender system

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

Dati di addestramento
tokens

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi
Closed — provider access only
Accesso al modello
Unreleased
Codice di addestramento
Unreleased

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Record fiducia
Unknown

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Transformers in music recommendation
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Informazioni su questo modello

Transformers in music recommendation è stato pubblicato da Google Research, nel paese registrato come United States of America, durante August 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.

Funziona nel dominio di Recommendation, ed è registrato come eseguire il compito di recommender system.

Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.

Risposte

Transformers in music recommendation — domande comuni

01

Transformers in music recommendation— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Recommendation, e viene registrato come gestire il compito di recommender system. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.

02

Transformers in music recommendation— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.

03

Transformers in music recommendation— è open-source?

No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.

04

Transformers in music recommendation— quanti parametri ha?

Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.

05

Transformers in music recommendation— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Google Research, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.

06

Transformers in music recommendation— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in August 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.