SDE
Καμία εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
Δεν έχει δημοσιευτεί το βάρος για αυτό το μοντέλο, επομένως δεν μπορεί να κατέβει ή να τρέξει σε δικό σας υλικό σε οποιοδήποτε μέγεθος. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του, και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- Carnegie Mellon University (CMU),Google Brain,Monash University
- Τύπος οργανισμού
- Academia,Industry,Academia
- Χώρα
- United States of America, Australia
- Δημοσιευμένο
- 9 February 2019
- Συγγραφείς
- Xinyi Wang, Hieu Pham, Philip Arthur, Graham Neubig
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Language
- Εργασία
- Translation
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
"The batch size is set to be 1500 words. We evaluate by development set BLEU score for every 2500 training batches"
Η εκπαίδευση run
Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.
- Προμηθευτής νέφους
- Amazon Web Services
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.
- Βάρη
- Closed — provider access only
- Πρόσβαση μοντέλου
- Unreleased
- Κωδικός εκπαίδευσης
- Open (non-commercial)
https://github.com/cindyxinyiwang/SDE
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Γιατί παρακολουθείται
- SOTA improvement
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Unknown
"Experiments on a standard dataset of four low-resource languages show consistent improvements over strong multilingual NMT baselines, with gains of up to 2 BLEU on one of the tested languages, achieving the new state-of-the-art on all four language pairs"
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Multilingual Neural Machine Translation With Soft Decoupled Encoding
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Από πού προήλθε
SDE δημοσιεύθηκε από Carnegie Mellon University (CMU),Google Brain,Monash University, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια February 2019. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως academia,Industry,Academia.
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του translation.
Επειδή τα WEIGHTS δεν είναι διαθέσιμα, κανένα από τα figures του HARDWARE αλλού σε αυτό το SITE δεν ισχύει γι' αυτό.
Τι χρειάστηκε για την κατασκευή του
Το κριτήριο συμπερασμού του: sOTA improvement.
Απαντήσεις
SDE — κοινές ερωτήσεις
SDE— πόσες παραμέτρους έχει;
Δεν έχει δημοσιευθεί αριθμός παραμέτρων γι' αυτό, γι' αυτό και δεν εμφανίζεται καμία τιμή μνήμης ή ταχύτητας σε αυτή τη σελίδα.
SDE— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Carnegie Mellon University (CMU),Google Brain,Monash University, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia,Industry,Academia.
SDE— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε February 2019. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
SDE— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του translation. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.
SDE— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Κανένα. Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο - τα βάρη του δεν δημοσιεύθηκαν ποτέ, οπότε δεν μπορεί να κατέβει ή να εκτελεστεί σε δικό σας υλικό σε καμία τιμή. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του.
SDE— είναι ανοιχτού κώδικα;
Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.