Truck backer-upper

Gesloten gewichten Stanford University 0.8K parameters June 1989

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
Stanford University
Organisatietype
Academia
Land
United States of America
Gepubliceerd
18 June 1989
Auteurs
Derrick Nguyen, Bernard Widrow

Wat het doet

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

Domein
Driving
Taak
Self-driving car

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
0.8K

6*25+25+8*45+45*6=805 (see Figure 6)

Training gegevens
tokens

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
Historical significance
Record vertrouwen
Confident

Bronnen

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

Referentie
The truck backer-upper: an example of self-learning in neural networks
Laatst bijgewerkt
28 November 2025

Wat de cijfers betekenen

Wat dit model is

Truck backer-upper werd gepubliceerd door Stanford University, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens June 1989. De categorie waaronder de uitgever valt is academia.

Het werkt in het domein van Driving, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van self-driving car.

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 getraind werd

De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: historical significance.

Antwoorden

Truck backer-upper — veelgestelde vragen

01

Truck backer-upper— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 0.8K. 6*25+25+8*45+45*6=805 (see Figure 6). 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.

02

Truck backer-upper— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Stanford University, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia.

03

Truck backer-upper— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in June 1989. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

04

Truck backer-upper— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Driving, en wordt geregistreerd als het afhandelen van self-driving car. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.

05

Truck backer-upper— 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.

06

Truck backer-upper— 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.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 28 November 2025

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.