TransE
Žádný odhad
Žádné hardwareové požadavky na tento model
Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..
Záznam.
Plná specifikace
Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.
Původ
Kdo vybudoval tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Universite de Technologie de Compiègne – CNRS,Google
- Typ organizace
- Academia,Industry
- Země
- France, United States of America
- Publikováno
- 5 December 2013
- Autoři
- Antoine Bordes, Nicolas Usunier, Alberto Garcia- Duran, Jason Weston, and Oksana Yakhnenko
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Entity embedding
Velikost
Jak velký je model a na kolik dat byl vytrénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje o tom, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Parametry
- 942M
- Tréninková data
- 17,500,000 tokens
Based on the TransE architecture, the authors give a formula for how the model size scales with the dimensionality of the dataset. The model scale is proportional to: k*(n_e+n_r) where k is the embeddings dimension, n_e is the number of entities, and n_r is the number of relationships. They studied using the TransE model for two datasets: FB15k and FB1M. The FB15k model has 810000 parameters. FB15k has 14951 entities and 1345 relationships. FB1M has 1000000 entities and 23382 relationships. Th…
"it can be successfully trained on a large scale data set with 1M entities, 25k relationships and more than 17M training samples"
Výpočet trénování
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál trénink, nikoli jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočet trénování
- 1.3 × 10¹⁸ FLOP
- Jak bylo založeno
- Hardware
8 GPUs (they don't specify which, so I used the average for FP32 for 2017 from the write-up table) 8 hours 0.33 util rate
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to bralo ze zásuvky.
- Compute cost
- $30
Jak je klasifikováno
Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.
- Frontier model
- Yes
- Proč je to sledováno
- Highly cited
- Záznam důvěry
- Speculative
- Citace
- 8,347
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- Translating Embeddings for Modeling Multi- relational Data
- Naposledy aktualizováno
- 1 January 2026
Co čísla znamenají
Where it came from
TransE was published by Universite de Technologie de Compiègne – CNRS,Google, in France, in December 2013. The organisation is categorised as academia,Industry.
It works in Language, and is recorded as doing entity embedding.
Toto je uzavřený model: vyškolené hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není zde žádná lokální verze k provozování.
Training and provenance
Training it took roughly 1.3 × 10¹⁸ FLOP of computation — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
Around 17,500,000 tokens went into training it.
Its inclusion criterion is highly cited.
Odpovědi
TransE — Časté dotazy
How many parameters does TransE have?
TransE has 942M parameters. Based on the TransE architecture, the authors give a formula for how the model size scales with the dimensionality of the dataset. The model scale is proportional to: k*(n_e+n_r) where k is the embeddings dimension, n_e is the number of entities, and n_r is the number of relationships. They studied using the TransE model for two datasets: FB15k and FB1M. The FB15k model has 810000 parameters. FB15k has 14951 entities and 1345 relationships. FB1M has 1000000 entities and 23382 relationships. Therefore, the FB1M model will be bigger than the FB15k model by a factor of (23382e6)/(14951*1345) => N = 8.1e5 * (23382e6)/(14951*1345) = 942e6. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created TransE?
TransE was published by Universite de Technologie de Compiègne – CNRS,Google, based in France, categorised as academia,Industry.
Kdy byl TransE vydán?
TransE was published in December 2013. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is TransE used for?
TransE works in Language, and is recorded as handling entity embedding. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train TransE?
Around 1.3 × 10¹⁸ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run TransE?
None. TransE is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is TransE open source?
The licensing for TransE was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
Druhý směr
Když se na to podíváte z druhé strany?
Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.