Credibilty Network
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 College London (UCL),University of Toronto
- Typ organizacji
- Academia,Academia
- Kraj
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Canada
- Opublikowany
- 1 July 1999
- Autorzy
- Geoffrey E. Hinton, Zoubin Ghahramani, Vee Whye Tah
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Character recognition (OCR), Image classification
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 0.3K
- Dane treningowe
- 2,800 tokens
The size of the credibility network is 256-64-4. The 64 middle layer units are meant to encode low level features, while each of the 4 top level units are meant to encode a digit class
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
- 5.4 × 10⁶ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
=6*324 parameters *2800 datapoints
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Speculative
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Learning to Parse Images
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Credibilty Network został opublikowany przez University College London (UCL),University of Toronto, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas July 1999. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Academia.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie character recognition (OCR), Image classification.
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
Trening zajmował około 5.4 × 10⁶ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Trening zużył korpus około 2,800 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
Credibilty Network — częste pytania
Credibilty Network— 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.
Credibilty Network— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Credibilty Network— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 0.3K. The size of the credibility network is 256-64-4. The 64 middle layer units are meant to encode low level features, while each of the 4 top level units are meant to encode a digit class. 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.
Credibilty Network— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University College London (UCL),University of Toronto, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.
Credibilty Network— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w July 1999. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Credibilty Network— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie character recognition (OCR), Image classification. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Credibilty Network— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 5.4 × 10⁶ FLOP. 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.
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.