CPC v2

Gesloten gewichten DeepMind,University of California (UC) Berkeley 303M parameters May 2019

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
DeepMind,University of California (UC) Berkeley
Organisatietype
Industry,Academia
Land
United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America
Gepubliceerd
22 May 2019
Auteurs
Olivier J. Hénaff, Aravind Srinivas, Jeffrey De Fauw, Ali Razavi, Carl Doersch, S. M. Ali Eslami, Aaron van den Oord

Wat het doet

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

Domein
Vision
Taak
Image completion, Object detection, Image classification

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.

parameters
303M

source: https://openai.com/blog/image-gpt/#rfref25d

Training gegevens
tokens

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten
Closed — provider access only
Toegang tot model
Unreleased
Training code
Unreleased

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.

Waarom het wordt gevolgd
SOTA improvement

"this unsupervised representation substantially improves transfer learning to object detection on the PASCAL VOC dataset, surpassing fully supervised pre-trained ImageNet classifiers"

Citaties
1,556

Bronnen

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

Referentie
Data-Efficient Image Recognition with Contrastive Predictive Coding
Laatst bijgewerkt
25 May 2026

Wat de cijfers betekenen

Wat dit model is

CPC v2 werd gepubliceerd door DeepMind,University of California (UC) Berkeley, in het land geregistreerd als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, tijdens May 2019. De categorie waaronder de uitgever valt is industry,Academia.

Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van image completion, Object detection, Image classification.

De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.

Hoe het getraind werd

De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: sOTA improvement.

Antwoorden

CPC v2 — veelgestelde vragen

01

CPC v2— is het open-source?

Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.

02

CPC v2— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 303M. source: https://openai.com/blog/image-gpt/#rfref25d. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

03

CPC v2— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door DeepMind,University of California (UC) Berkeley, gebaseerd op United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, een organisatie geclassificeerd als industry,Academia.

04

CPC v2— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in May 2019. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

05

CPC v2— waarvoor wordt het gebruikt?

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

06

CPC v2— 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.

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.