Rotation

Pesi chiusi École des Ponts ParisTech 86M parametri March 2018

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
École des Ponts ParisTech
Tipo di organizzazione
Academia
Paese
France
Pubblicato
21 March 2018
Autori
Spyros Gidaris, Praveer Singh, Nikos Komodakis

Cosa fa

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

Dominio
Image generation, Vision
Compito
Image completion

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
86M

https://openai.com/blog/image-gpt/#rfref53

Dati di addestramento
5,120,000 tokens

Come è classificato

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

Citazioni
3,575

Fonti

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

Riferimento
Unsupervised Representation Learning by Predicting Image Rotations
Ultimo aggiornamento
25 May 2026

Cosa significano i numeri

Cosa è questo modello

Rotation è stato pubblicato da École des Ponts ParisTech, nel paese registrato come France, durante March 2018. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.

Funziona nel dominio di Image generation, Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image completion.

Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.

Addestramento e provenienza

Il set di addestramento si aggirava attorno a 5,120,000 token di testo

Risposte

Rotation — domande comuni

01

Rotation— 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.

02

Rotation— 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.

03

Rotation— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 86M. https://openai.com/blog/image-gpt/#rfref53. 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.

04

Rotation— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da École des Ponts ParisTech, basato su France, un'organizzazione categorizzata come academia.

05

Rotation— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in March 2018. 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.

06

Rotation— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Image generation, Vision, e viene registrato come gestire il compito di image completion. 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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.