DistBelief Vision
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
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 3 December 2012
- Auteurs
- J. Dean, G. Corrado, R. Monga, Kai Chen, M. Devin, Quoc V. Le, Mark Z. Mao, Marc'Aurelio Ranzato, A. Senior, P. Tucker, Ke Yang, A. Ng
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Vision
- Taak
- 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
- 1.7B
- Training gegevens
- 16,000,000 tokens
"we used Downpour SGD to train the 1.7 billion parameter image model"
For visual object recognition we trained a larger neural network with locally-connected receptive fields on the ImageNet data set of 16 million images
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,Highly cited
- Record vertrouwen
- Likely
" We have successfully used our system to train a deep network 30x larger than previously reported in the literature, and achieves state-of-the-art performance on ImageNet"
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Large Scale Distributed Deep Networks
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
DistBelief Vision werd gepubliceerd door Google, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens December 2012. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van image classification.
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.
Training en herkomst
Het is getraind op een corpus van ongeveer 16,000,000 tekstokens
Het wordt gevolgd in de onderliggende dataset om één specifieke reden: sOTA improvement,Highly cited.
Antwoorden
DistBelief Vision — veelgestelde vragen
DistBelief Vision— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van image classification. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
DistBelief Vision— 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.
DistBelief Vision— 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.
DistBelief Vision— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 1.7B. "we used Downpour SGD to train the 1.7 billion parameter image model". 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.
DistBelief Vision— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Google, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
DistBelief Vision— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in December 2012. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
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.