BPL

Zamknięte wagi University of Toronto,New York University (NYU),Massachusetts Institute of Technology (MIT) December 2015

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,New York University (NYU),Massachusetts Institute of Technology (MIT)
Typ organizacji
Academia,Academia,Academia
Kraj
Canada, United States of America
Opublikowany
11 December 2015
Autorzy
BM Lake, R Salakhutdinov, JB Tenenbaum

Co to robi

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

Domena
Image generation
Zadanie
Image generation

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
Unknown
Cytaty
3,178

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
Human-level concept learning through probabilistic program induction
Ostatnio zaktualizowane
1 January 2026

Co oznaczają liczby

Skąd to pochodzi

BPL został opublikowany przez University of Toronto,New York University (NYU),Massachusetts Institute of Technology (MIT), w kraju zapisanym jako Canada, podczas December 2015. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Academia,Academia.

Działa w dziedzinie Image generation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image generation.

Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.

Odpowiedzi

BPL — częste pytania

01

BPL— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w December 2015. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

02

BPL— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Image generation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image generation. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

03

BPL— 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.

04

BPL— 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.

05

BPL— ile ma parametrów?

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

06

BPL— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez University of Toronto,New York University (NYU),Massachusetts Institute of Technology (MIT), oparty na Canada, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Academia.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 1 January 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.