Hiero

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de translation. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.

La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.

Tiene un recuento de parámetros de 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 (?). Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.

Fue publicado por University of Maryland, basado en United States of America, una organización categorizada como academia.

Se publicó en June 2005. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.