JPMAX
Geen schatting
Geen hardwarevereisten voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of op uw eigen hardware worden uitgevoerd in welke omvang dan ook. Het is alleen toegankelijk via de provider, en geen grafische kaart verandert dat.
Op record
Volledige specificatie
Alles over dit model vastgelegd. Het meeste beschrijft hoe het getraind is in plaats van hoe het draait — nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin gestoken is en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd.
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar en wanneer het werd gepubliceerd.
- Gepubliceerd
- 2 December 1994
- Auteurs
- Suzanna Becker
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Vision
- Taak
- Image representation
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data erop is getraind. Parameters zijn de cijfers die bepalen of het op een bepaalde grafische kaart past.
- Parameters
- 4.4K
- Opleidingsgegevens
- 1,500 tokens
Inputs are 12x12 pixels (Figure 3). They first train the architecture in Figure 2 a), then freeze it and train the additional layer in Figure 3 b). Figure 2 a): 2*(12*12*15) + 2*15 = 4,350 Figure 2 b): 2*(12*12*15) + 2*15 + 2*(15*3) + 2*3 = 4,446
“Figure 3: 10 of the 1500 training patterns”
Training berekeningen
De rekeningen die worden uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-berekeningen. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet hoe snel het voltooide model je antwoordt.
- Training berekeningen
- 8.1 × 10⁷ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
Training 2a): "The learning took about 3000 iterations of steepest descent" Assuming each iteration refers to a single image. 6 * 4446 * 3000 = 80,028,000 Training 2b): "While keeping the first layer of weights frozen, this network was trained using exactly the same cost function as the first layer for about 30 iterations using a gradient-based learning method." 6 * 4446 * 30 = 800,280 Total: 80,828,280
Hoe het is geclassificeerd
Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarom het wordt gevolgd
- Historical significance
- Vereiste vertrouwen
- Speculative
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- JPMAX: Learning to Recognize Moving Objects as a Model-fitting Problem
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
JPMAX was published by its authors, in December 1994.
It works in Vision, and is recorded as doing image representation.
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.
Hoe het was getraind
The training run consumed about 8.1 × 10⁷ FLOP. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
The training set ran to roughly 1,500 tokens.
Its inclusion criterion is historical significance.
Antwoorden
JPMAX — Veelgestelde vragen
What is JPMAX used for?
JPMAX works in Vision, and is recorded as handling image representation. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train JPMAX?
Around 8.1 × 10⁷ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run JPMAX?
None. JPMAX is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is JPMAX open source?
The licensing for JPMAX was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does JPMAX have?
JPMAX has 4.4K parameters. Inputs are 12x12 pixels (Figure 3). They first train the architecture in Figure 2 a), then freeze it and train the additional layer in Figure 3 b). Figure 2 a): 2*(12*12*15) + 2*15 = 4,350 Figure 2 b): 2*(12*12*15) + 2*15 + 2*(15*3) + 2*3 = 4,446. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
When was JPMAX released?
JPMAX was published in December 1994. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
De andere richting
Vanuit het andere perspectief bekijken?
Deze pagina begint bij het model. Als u al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal uitvoeren, Begin liever bij de hardware.