Hiero

Poids fermés University of Maryland 120M paramètres June 2005

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
University of Maryland
Type d'organisation
Academia
Pays
United States of America
Publié
1 June 2005
Auteurs
David Chiang

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

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
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 …

Données d'entraînement
tokens

[WORDS] 155M words dataset for the language model plus (7.2+9.2)M words for the translation model?

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.

Citations
1,487

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
A Hierarchical Phrase-Based Model for Statistical Machine Translation
Dernière mise à jour
28 November 2025

Ce que les chiffres signifient

Contexte

Hiero a été publié par University of Maryland, dans le pays enregistré comme United States of America, durant June 2005. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de translation.

C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.

Réponses

Hiero — questions courantes

01

Hiero— 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.

02

Hiero— 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.

03

Hiero— est-ce que c'est open source ?

La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.

04

Hiero— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres 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 (?). 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.

05

Hiero— qui l'a créé ?

Il a été publié par University of Maryland, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia.

06

Hiero— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans June 2005. 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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.