GNMT
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 26 September 2016
- Auteurs
- Yonghui Wu, Mike Schuster, Zhifeng Chen, Quoc V. Le, Mohammad Norouzi, Wolfgang Macherey, Maxim Krikun, Yuan Cao, Qin Gao, Klaus Macherey, Jeff Klingner, Apurva Shah, Melvin Johnson, Xiaobing Liu, Łukasz Kaiser, Stephan Gouws, Yoshikiyo Kato, Taku Kudo, Hideto Kazawa, Keith Stevens, George Kurian, Nishant Patil, Wei Wang, Cliff Young, Jason Smith, Jason Riesa, Alex Rudnick, Oriol Vinyals, Greg Cor…
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Translation
- Approche
- Reinforcement learning
- Format numérique
- FP32
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 278M
- Données d'entraînement
- 720,000,000 tokens
- Époques
- 1
Table 5 in 'Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer' https://arxiv.org/abs/1701.06538
[WORDS] " On WMT En→Fr, the training set contains 36M sentence pairs. On WMT En→De, the training set contains 5M sentence pairs." "we also test GNMT on Google’s translation production corpora, which are two to three decimal orders of magnitudes bigger than the WMT corpora for a given language pair." 41M sentence pairs * 2 sentences per pair * 15 words/sentence * 10^2.5
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 6.6 × 10²¹ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware,Third-party estimation
From AI and Compute: "sqrt(10 * 100) factor added because production model used 2-3 orders of magnitude more data, but only 1 epoch rather than 10. 96 K80 GPU’s * 9 days * 8.5 TFLOPS * 0.33 utilization * sqrt(10 * 100) = 6.9e6 PF = 79 pfs-days" source: https://openai.com/blog/ai-and-compute/ https://www.wolframalpha.com/input?i=96+*+9+days+*+8.5+TFLOPS+*+0.33+*+sqrt%281000%29
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA Tesla K80
- Heures de puce
- 655,730
- Coût de calcul
- $201,332
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Hosted access (no API)
- Code d'entraînement
- Unreleased
presumably deployed via Google translate
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Modèle Frontier
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- Highly cited
- Confiance d'enregistrement
- Likely
- Citations
- 7,254
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
GNMT a été publié par Google, dans le pays enregistré comme United States of America, durant September 2016. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de translation.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a consommé environ 6.6 × 10²¹ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA Tesla K80. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'ensemble d'entraînement a duré environ 720,000,000 jetons de texte
Son critère d'inclusion : highly cited.
Réponses
GNMT — questions courantes
GNMT— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 6.6 × 10²¹ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA Tesla K80. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
GNMT— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
GNMT— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
GNMT— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 278M. Table 5 in 'Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer' https://arxiv.org/abs/1701.06538. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
GNMT— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
GNMT— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans September 2016. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
GNMT— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de translation. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.