ALVINN
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
- Carnegie Mellon University (CMU)
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 1 December 1989
- Autori
- DA Pomerleau
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Driving
- Compito
- Self-driving car
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
- 36.6K
- Dati di addestramento
- 55,200 tokens
- Epoche
- 40
1217*29 + 29*46 =36627 “Each of these 1217 input units is fully connected to the hidden layer of 29 units, which is in turn fully connected to the output layer. The output layer consists of 46 units, divided into two groups.”
"Training involves first creating a set of 1200 road snapshots depicting roads with a wide variety of retinal orientations and positions, under a variety of lighting conditions and with realistic noise levels"
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
- 1.1 × 10¹⁰ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
2 * 36627 * 3 * 40 * 1200 = 10548576000 = 1.05e10 36627 parameters "After 40 epochs of training on the 1200 simulated road snapshots"
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 2,329
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- ALVINN: an autonomous land vehicle in a neural network
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
ALVINN è stato pubblicato da Carnegie Mellon University (CMU), nel paese registrato come United States of America, durante December 1989. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia.
Funziona nel dominio di Driving, ed è registrato come eseguire il compito di self-driving car.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Come è stato addestrato
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 1.1 × 10¹⁰ FLOP. 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 55,200 token di testo
Risposte
ALVINN — domande comuni
ALVINN— 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.
ALVINN— 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.
ALVINN— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 36.6K. 1217*29 + 29*46 =36627 “Each of these 1217 input units is fully connected to the hidden layer of 29 units, which is in turn fully connected to the output layer. The output layer consists of 46 units, divided into two groups.”. 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.
ALVINN— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Carnegie Mellon University (CMU), basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia.
ALVINN— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in December 1989. 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.
ALVINN— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Driving, e viene registrato come gestire il compito di self-driving car. 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.
ALVINN— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.1 × 10¹⁰ FLOP. 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.
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.