Phrase-based translation
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 Southern California
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 1 May 2003
- Auteurs
- Philipp Koehn, Franz Josef Och, Daniel Marcu
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
- 9.2M
- Données d'entraînement
- 20,000,000 tokens
There are various components to the system: - Translation probability model phi - The distortion probability distribution d - A langage model p_LM - A length factor w Several translation probability models are considered. The most performant one is the AP word alignment model. The sentence length preferred by the authors is 3 words maximum. In the biggest corpus considered (320k phrase pairs) it produces a phrase translation probability table of 1996k entries. The distortion probability model…
[WORDS] "We used the freely available Europarl corpus to carry out experiments. This corpus contains over 20 million words in each of the eleven official languages of the European Union, covering the proceedings of the European Parliament 1996-2001. 1755 sentences of length 5-15 were reserved for testing." "These results are consistent over training corpus sizes from 10,000 sentence pairs to 320,000 sentence pairs. " So 20 million words or 320k sentence pairs.
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
- 4,270
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Statistical Phrase-Based Translation
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Contexte
Phrase-based translation a été publié par University of Southern California, dans le pays enregistré comme United States of America, durant May 2003. 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.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 20,000,000 jetons de texte
Réponses
Phrase-based translation — questions courantes
Phrase-based translation— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans May 2003. 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.
Phrase-based translation— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de translation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Phrase-based translation— 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.
Phrase-based translation— 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.
Phrase-based translation— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 9.2M. There are various components to the system: - Translation probability model phi - The distortion probability distribution d - A langage model p_LM - A length factor w Several translation probability models are considered. The most performant one is the AP word alignment model. The sentence length preferred by the authors is 3 words maximum. In the biggest corpus considered (320k phrase pairs) it produces a phrase translation probability table of 1996k entries. The distortion probability model d is taken from (Marcu and Wong, 2002). The distortion probability model must have ~10 parameters at most The language model p_LM is a back off trigram model from (Seymore and Rosenfeld,1997). AFAIK the cutoff used is not specified. Based on the example on section 4.3 of (Seymore and Rosefeld, 1997), a trigram probability model has about 3866964 + 2674322 + 641604 parameters. "For each possible phrase translation anywhere in the sentence (we call it a translation option), we multiply its phrase translation probability with the language model probability for the generated English phrase. As language model probability we use the unigram probability for the first word, the bigram probability for the second, and the trigram probability for all following words" The length factor w is an additional single parameter. "In order to calibrate the output length, we introduce a factor w for each generated English word in addition to the trigram language model " In summary, the parameter count seems to be dominated by the trigram language model and the word alignment phrase translation model. 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.
Phrase-based translation— qui l'a créé ?
Il a été publié par University of Southern California, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia.
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.