Cloob

Gesloten gewichten Johannes Kepler University,HERE Technologies,Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence October 2021

Geen schatting

Geen hardware-eisen voor dit model

De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie
Johannes Kepler University,HERE Technologies,Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence
Organisatietype
Academia,Academia
Land
Austria, Switzerland
Gepubliceerd
21 October 2021
Auteurs
Andreas Fürst ∗Elisabeth Rumetshofer ∗Johannes Lehner,Viet Tran,Fei Tang, Hubert Ramsauer, David Kreil, Michael Kopp, Günter Klambauer, Angela Bitto-Nemling, Sepp Hochreiter

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein
Multimodal, Language, Vision
Taak
Image captioning

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

Training gegevens
15,000,000 tokens

[Image-text pairs] "To be comparable to the CLIP results, we use the same subset of 15 million samples from the YFCC100M dataset"

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Citaties
127

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie
CLOOB: Modern Hopfield Networks with InfoLOOB Outperform CLIP
Laatst bijgewerkt
25 May 2026

Wat de cijfers betekenen

Achtergrond

Cloob werd gepubliceerd door Johannes Kepler University,HERE Technologies,Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence, in het land geregistreerd als Austria, tijdens October 2021. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia,Academia.

Het werkt in het domein van Multimodal, Language, Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van image captioning.

Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.

Wat erin ging zitten om het te bouwen

Het is getraind op een corpus van ongeveer 15,000,000 tekstokens

Antwoorden

Cloob — veelgestelde vragen

01

Cloob— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Multimodal, Language, Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van image captioning. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.

02

Cloob— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.

03

Cloob— is het open-source?

De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.

04

Cloob— hoeveel parameters heeft het?

Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.

05

Cloob— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Johannes Kepler University,HERE Technologies,Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence, gebaseerd op Austria, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia.

06

Cloob— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in October 2021. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 25 May 2026

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.