MSRA (C, PReLU)
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
- Microsoft Research
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 6 February 2015
- Autorzy
- Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Image classification
- Format numeryczny
- FP32
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 87M
- Dane treningowe
- 1,280,000 tokens
I used the architecture in table 3 I ignored biases, and assumed a SPP bin size of 256 3*7*7*96+96*3*3*384+384*3*3*384*5+384*3*3*768+768*3*3*768*5+768*3*3*896+896*3*3*896*5+896*(7*7+3*3+2*2+1)*4096+4096*4096+4096*1000=330581792
"We perform the experiments on the 1000-class ImageNet 2012 dataset", paper; ImageNet 2012 train set size from https://huggingface.co/datasets/imagenet-1k
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 2.4 × 10¹⁹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
"training C on eight K40 GPUs, takes about 3-4 weeks" 0.33 util rate (From Imagenet paper-data, Besiroglu et al., forthcoming)
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA Tesla K40t
- Czas rzeczywisty
- 588 hours (24.5 days)
- Koszt obliczeniowy
- $1,394
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Model Frontier
- Yes
- Dlaczego to jest śledzone
- Highly cited
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 20,475
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
MSRA (C, PReLU) został opublikowany przez Microsoft Research, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas February 2015. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image classification.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Szkolenie i pochodzenie
Trening zajmował około 2.4 × 10¹⁹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA Tesla K40t. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Trening zużył korpus około 1,280,000 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: highly cited.
Odpowiedzi
MSRA (C, PReLU) — częste pytania
MSRA (C, PReLU)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Microsoft Research, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
MSRA (C, PReLU)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w February 2015. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
MSRA (C, PReLU)— 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.
MSRA (C, PReLU)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.4 × 10¹⁹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA Tesla K40t. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
MSRA (C, PReLU)— 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.
MSRA (C, PReLU)— 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.
MSRA (C, PReLU)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 87M. I used the architecture in table 3 I ignored biases, and assumed a SPP bin size of 256 3*7*7*96+96*3*3*384+384*3*3*384*5+384*3*3*768+768*3*3*768*5+768*3*3*896+896*3*3*896*5+896*(7*7+3*3+2*2+1)*4096+4096*4096+4096*1000=330581792. 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.
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.