Enhanced Neighborhood-Based Filtering
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
- AT&T
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 28 October 2007
- Autorzy
- RM Bell, Y Koren
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Recommendation
- Zadanie
- Recommender system
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
- 100,000,000 tokens
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Unknown
- Cytaty
- 687
"We evaluate these methods on the Netflix dataset, where they deliver significantly better results than the commercial Netflix Cinematch recommender system." they don't claim absolute SOTA on any of the benchmarks
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Scalable Collaborative Filtering with Jointly Derived Neighborhood Interpolation Weights
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Enhanced Neighborhood-Based Filtering został opublikowany przez AT&T, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas October 2007. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Recommendation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie recommender system.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Co poszło w budowę tego
Został wytrenowany na korpusie około 100,000,000 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: sOTA improvement.
Odpowiedzi
Enhanced Neighborhood-Based Filtering — częste pytania
Enhanced Neighborhood-Based Filtering— 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.
Enhanced Neighborhood-Based Filtering— 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.
Enhanced Neighborhood-Based Filtering— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Enhanced Neighborhood-Based Filtering— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez AT&T, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Enhanced Neighborhood-Based Filtering— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w October 2007. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Enhanced Neighborhood-Based Filtering— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Recommendation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie recommender system. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
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.