PNAS-net
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
- Johns Hopkins University,Google AI,Stanford University
- Typ organizacji
- Academia,Industry,Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 2 December 2017
- Autorzy
- C Liu, B Zoph, M Neumann, J Shlens
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- 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
- 86M
- Dane treningowe
- 45,000 tokens
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Cytaty
- 2,140
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Progressive Neural Architecture Search
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
PNAS-net został opublikowany przez Johns Hopkins University,Google AI,Stanford University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas December 2017. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Industry,Academia.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image classification.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Szkolenie i pochodzenie
Został wytrenowany na korpusie około 45,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
PNAS-net — częste pytania
PNAS-net— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image classification. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
PNAS-net— 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.
PNAS-net— 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.
PNAS-net— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 86M. 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.
PNAS-net— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Johns Hopkins University,Google AI,Stanford University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia,Industry,Academia.
PNAS-net— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w December 2017. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
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.