CPC v2

Zamknięte wagi DeepMind,University of California (UC) Berkeley 303M parametry May 2019

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

Co to robi

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

Domena
Vision
Zadanie
Image completion, Object detection, Image classification

Rozmiar

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

parametry
303M

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

Dane treningowe
tokens

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.

Wagi
Closed — provider access only
Dostęp do modelu
Unreleased
Kod treningowy
Unreleased

Jak jest klasyfikowane

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

Dlaczego to jest śledzone
SOTA improvement

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

Cytaty
1,556

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
Data-Efficient Image Recognition with Contrastive Predictive Coding
Ostatnio zaktualizowane
25 May 2026

Co oznaczają liczby

Co to jest model?

CPC v2 został opublikowany przez DeepMind,University of California (UC) Berkeley, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas May 2019. Kategoria, do której należy wydawca, to industry,Academia.

Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image completion, Object detection, Image classification.

Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.

Jak to zostało wytrenowane

Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: sOTA improvement.

Odpowiedzi

CPC v2 — częste pytania

01

CPC v2— czy jest open weight?

Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.

02

CPC v2— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 303M. source: https://openai.com/blog/image-gpt/#rfref25d. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.

03

CPC v2— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez DeepMind,University of California (UC) Berkeley, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia.

04

CPC v2— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w May 2019. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

05

CPC v2— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image completion, Object detection, Image classification. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.

06

CPC v2— 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.

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.