Cloob

Zamknięte wagi Johannes Kepler University,HERE Technologies,Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence October 2021

Brak oszacowania

Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu

Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja
Johannes Kepler University,HERE Technologies,Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence
Typ organizacji
Academia,Academia
Kraj
Austria, Switzerland
Opublikowany
21 October 2021
Autorzy
Andreas Fürst ∗Elisabeth Rumetshofer ∗Johannes Lehner,Viet Tran,Fei Tang, Hubert Ramsauer, David Kreil, Michael Kopp, Günter Klambauer, Angela Bitto-Nemling, Sepp Hochreiter

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Multimodal, Language, Vision
Zadanie
Image captioning

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

Dane treningowe
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"

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Cytaty
127

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
CLOOB: Modern Hopfield Networks with InfoLOOB Outperform CLIP
Ostatnio zaktualizowane
25 May 2026

Co oznaczają liczby

Tło

Cloob został opublikowany przez Johannes Kepler University,HERE Technologies,Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence, w kraju zapisanym jako Austria, podczas October 2021. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Academia.

Działa w dziedzinie Multimodal, Language, Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image captioning.

To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.

Co poszło w budowę tego

Został wytrenowany na korpusie około 15,000,000 Tokeny tekstu.

Odpowiedzi

Cloob — częste pytania

01

Cloob— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Multimodal, Language, Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image captioning. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.

02

Cloob— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.

03

Cloob— czy jest open weight?

Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.

04

Cloob— ile ma parametrów?

Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.

05

Cloob— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Johannes Kepler University,HERE Technologies,Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence, oparty na Austria, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.

06

Cloob— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w October 2021. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 25 May 2026

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.