GELU for CIFAR-10
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
- University of California (UC) Berkeley,Toyota Technological Institute at Chicago
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 6 June 2023
- Autori
- Dan Hendrycks, Kevin Gimpel
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Image classification
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.
- parametri
- 9.9K
- Dati di addestramento
- 50,000 tokens
- Epoche
- 250
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1rnsk2ysbAra1UfQWD9TFDki-0T9OmKqBdd7fw6O7QWE/edit?usp=sharing
50K - traning examples in MNIST datset
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 7.4 × 10¹¹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6ND = 6*9888*50000*250=741600000000
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA GeForce GTX TITAN X
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.
- Codice di addestramento
- Open source
https://github.com/hendrycks/GELUs MIT License
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Speculative
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Gaussian Error Linear Units (GELUs)
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
GELU for CIFAR-10 è stato pubblicato da University of California (UC) Berkeley,Toyota Technological Institute at Chicago, nel paese registrato come United States of America, durante June 2023. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image classification.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Cosa è stato necessario per costruirlo
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 7.4 × 10¹¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA GeForce GTX TITAN X. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 50,000 token di testo
Risposte
GELU for CIFAR-10 — domande comuni
GELU for CIFAR-10— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 9.9K. https://docs.google.com/spreadsheets/d/1rnsk2ysbAra1UfQWD9TFDki-0T9OmKqBdd7fw6O7QWE/edit?usp=sharing. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
GELU for CIFAR-10— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of California (UC) Berkeley,Toyota Technological Institute at Chicago, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
GELU for CIFAR-10— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 2023. 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.
GELU for CIFAR-10— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di image classification. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
GELU for CIFAR-10— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 7.4 × 10¹¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA GeForce GTX TITAN X. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
GELU for CIFAR-10— 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.
GELU for CIFAR-10— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
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.