RNMT+
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Google AI
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 26 April 2018
- Autoren
- Mia Xu Chen, Orhan Firat, Ankur Bapna, Melvin Johnson, Wolfgang Macherey, George Foster, Llion Jones, Niki Parmar, Mike Schuster, Zhifeng Chen, Yonghui Wu, Macduff Hughes
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Translation
- Ansatz
- Supervised
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 378.9M
- Trainingsdaten
- tokens
- Epochen
- 8.5
from Table 3 RNMT+
"We train our models on the standard WMT’14 En→Fr and En→De datasets that comprise 36.3M and 4.5M sentence pairs, respectively" "For RNMT+, we use sentence-level cross entropy loss."
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 1.8 × 10¹⁹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware,Operation counting
32 * 9.3 TFLOPS * (120 * 3600) * 0.3 = 3.86e19 (number of gpus) * (peak flops) * (seconds) * (assumed utilization rate) "All models were trained with synchronous training. RNMT+ and ConvS2S were trained with 32 NVIDIA P100 GPUs", training time is 120h from Table 1. Alternatively, typical inference is 2.81e10 FLOP, there are 36.3M examples in the dataset, and they train for 8.5 epochs: 2.81e10 * 36.3M * 8.5 = 8.7e18 Geometric mean: sqrt(3.86e19 * 8.7e18) = 1.83e19
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA P100
- Verwendete Chips
- 32
- Chip-Stunden
- 3,840
- Wand-Uhrzeit
- 120 hours
- Stromverbrauch
- 16.6 kW
from Table 1
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
- Zitationen
- 504
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- The Best of Both Worlds: Combining Recent Advances in Neural Machine Translation
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
RNMT+ wurde veröffentlicht von Google AI, im Land aufgezeichnet als United States of America, während April 2018. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet translation.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Wie es trainiert wurde
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 1.8 × 10¹⁹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA P100. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
RNMT+ — Häufige Fragen
RNMT+— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
RNMT+— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
RNMT+— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 378.9M. from Table 3 RNMT+. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
RNMT+— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google AI, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
RNMT+— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in April 2018. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
RNMT+— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von translation. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
RNMT+— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 1.8 × 10¹⁹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA P100. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
Die andere Richtung
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