GNMT
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 26 September 2016
- Autoři
- Yonghui Wu, Mike Schuster, Zhifeng Chen, Quoc V. Le, Mohammad Norouzi, Wolfgang Macherey, Maxim Krikun, Yuan Cao, Qin Gao, Klaus Macherey, Jeff Klingner, Apurva Shah, Melvin Johnson, Xiaobing Liu, Łukasz Kaiser, Stephan Gouws, Yoshikiyo Kato, Taku Kudo, Hideto Kazawa, Keith Stevens, George Kurian, Nishant Patil, Wei Wang, Cliff Young, Jason Smith, Jason Riesa, Alex Rudnick, Oriol Vinyals, Greg Cor…
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Translation
- Přístup
- Reinforcement learning
- Číselný formát
- FP32
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 278M
- Výcviková data
- 720,000,000 tokens
- Epochy
- 1
Table 5 in 'Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer' https://arxiv.org/abs/1701.06538
[WORDS] " On WMT En→Fr, the training set contains 36M sentence pairs. On WMT En→De, the training set contains 5M sentence pairs." "we also test GNMT on Google’s translation production corpora, which are two to three decimal orders of magnitudes bigger than the WMT corpora for a given language pair." 41M sentence pairs * 2 sentences per pair * 15 words/sentence * 10^2.5
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 6.6 × 10²¹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware,Third-party estimation
From AI and Compute: "sqrt(10 * 100) factor added because production model used 2-3 orders of magnitude more data, but only 1 epoch rather than 10. 96 K80 GPU’s * 9 days * 8.5 TFLOPS * 0.33 utilization * sqrt(10 * 100) = 6.9e6 PF = 79 pfs-days" source: https://openai.com/blog/ai-and-compute/ https://www.wolframalpha.com/input?i=96+*+9+days+*+8.5+TFLOPS+*+0.33+*+sqrt%281000%29
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA Tesla K80
- Čip-hodiny
- 655,730
- Náklady na výpočet
- $201,332
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Hosted access (no API)
- Tréninkový kód
- Unreleased
presumably deployed via Google translate
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Frontier model
- Yes
- Proč je to sledováno
- Highly cited
- Záznam důvěry
- Likely
- Citace
- 7,254
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
GNMT byl zveřejněn Google, v zemi zaznamenané jako United States of America, během September 2016. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol translation.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Jak bylo trénováno
Trenovací běh spotřeboval asi 6.6 × 10²¹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA Tesla K80. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Tréninková sada běžela na přibližně 720,000,000 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: highly cited.
Odpovědi
GNMT — běžné otázky
GNMT— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 6.6 × 10²¹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA Tesla K80. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
GNMT— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
GNMT— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
GNMT— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 278M. Table 5 in 'Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer' https://arxiv.org/abs/1701.06538. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
GNMT— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
GNMT— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v September 2016. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
GNMT— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol translation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.