Draw
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
- Google DeepMind
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 20 May 2015
- Autorzy
- Karol Gregor, Ivo Danihelka, Alex Graves, Danilo Jimenez Rezende, Daan Wierstra
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
- 673,750,548 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
- DRAW: A Recurrent Neural Network For Image Generation
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Draw został opublikowany przez Google DeepMind, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas May 2015. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.
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.
Co poszło w budowę tego
Został wytrenowany na korpusie około 673,750,548 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
Draw — częste pytania
Draw— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Draw— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google DeepMind, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Draw— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w May 2015. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Draw— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image generation. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Draw— 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.
Draw— 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.