Hiero

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol translation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

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.

Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.

Má počet parametrů 120M. Very unsure, but the paper mentions "We ran the training process of Section 3 on the same data, obtaining a grammar of 24M rules" and "For our experiments we used the following features, analogous to Pharaoh’s default feature set: • P(γ | α) and P(α | γ), the latter of which is not found in the noisy-channel model, but has been previously found to be a helpful feature (Och and Ney, 2002); • the lexical weights Pw(γ | α) and Pw(α | γ) (Koehn et al., 2003), which estimate how well the words in α translate the words in γ; 2 • a phrase penalty exp(1), which allows the model to learn a preference for longer or shorter derivations, analogous to Koehn’sphrase penalty (Koehn, 2003)." Suggesting 24M rules * 5 features per rule (?). Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Bylo to publikováno společností University of Maryland, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.

Bylo to zveřejněno v June 2005. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.