Order embeddings with layer norm
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
- University of Toronto
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- Canada
- Opublikowany
- 21 July 2016
- Autorzy
- Jimmy Lei Ba, Jamie Ryan Kiros, Geoffrey E. Hinton
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Image captioning
- Model bazowy
- Order-Embeddings of Images and Language
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
- tokens
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Layer Normalization
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Order embeddings with layer norm został opublikowany przez University of Toronto, w kraju zapisanym jako Canada, podczas July 2016. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image captioning.
Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z Order-Embeddings of Images and Language. Dlatego dzieli ogólny kształt i rozmiar modelu bazowego.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Odpowiedzi
Order embeddings with layer norm — częste pytania
Order embeddings with layer norm— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Order embeddings with layer norm— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of Toronto, oparty na Canada, organizacja sklasyfikowana jako academia.
Order embeddings with layer norm— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w July 2016. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Order embeddings with layer norm— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image captioning. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Order embeddings with layer norm— 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.
Order embeddings with layer norm— 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.
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.