ConvS2S (ensemble of 8 models)
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
- Meta AI
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 25 July 2017
- Autoren
- Jonas Gehring, Michael Auli, David Grangier, Denis Yarats, Yann N. Dauphin
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Translation
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.
- Trainingsdaten
- 1,183,333,333 tokens
2.8M + 4.5M + 35.5M + 3.8M = 46.6M We consider three major WMT translation tasks as well as a text summarization task. WMT’16 English-Romanian. We use the same data and pre-processing as Sennrich et al. (2016b) but remove sentences with more than 175 words. This results in 2.8M sentence pairs for training and we evaluate on newstest2016.2 WMT’14 English-German. We use the same setup as Luong et al. (2015) which comprises 4.5M sentence pairs for training and we test on newstest2014. WMT’14 En…
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
- 5.6 × 10¹⁹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
All models are implemented in Torch (Collobert et al., 2011) and trained on a single Nvidia M40 GPU except for WMT’14 English-French for which we use a multi-GPU setup on a single machine. We train on up to eight GPUs synchronously by maintaining copies of the model on each card and split the batch so that each worker computes 1/8-th of the gradients; at the end we sum the gradients via Nvidia NCCL. 1. English-Romanian: "Training took between 6 and 7.5 days on a single GPU." 7 days * 24 * 3600 …
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 M40
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- Highly cited,SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
"We achieve a new state of the art on several public translation benchmark data sets. On the WMT’16 EnglishRomanian task we outperform the previous best result by 1.9 BLEU, on WMT’14 English-French translation we improve over the LSTM model of Wu et al. (2016) by 1.6 BLEU in a comparable setting, and on WMT’14 EnglishGerman translation we ouperform the same model by 0.5 BLEU"
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Convolutional Sequence to Sequence Learning
- Zuletzt aktualisiert
- 11 February 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
ConvS2S (ensemble of 8 models) wurde veröffentlicht von Meta AI, im Land aufgezeichnet als United States of America, während July 2017. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet translation.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Training und Herkunft
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 5.6 × 10¹⁹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA M40. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Der Trainingssatz lief auf etwa 1,183,333,333 Text-Tokens
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: highly cited,SOTA improvement.
Antworten
ConvS2S (ensemble of 8 models) — Häufige Fragen
ConvS2S (ensemble of 8 models)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in July 2017. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
ConvS2S (ensemble of 8 models)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von translation. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
ConvS2S (ensemble of 8 models)— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 5.6 × 10¹⁹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA M40. 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.
ConvS2S (ensemble of 8 models)— 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.
ConvS2S (ensemble of 8 models)— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
ConvS2S (ensemble of 8 models)— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
ConvS2S (ensemble of 8 models)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Meta AI, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
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