Cross-lingual alignment
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
Ez a modell súlyai nyilvánosak, de a paraméterszámokat nem tették közzé. Minden memória- és sebességszám ebből a számból indul, ezért inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Tel Aviv University,Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- Israel, United States of America
- Közölt
- 4 April 2019
- Szerzők
- Tal Schuster, Ori Ram, Regina Barzilay, and Amir Globerson.
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Translation
- Alapmodell
- ELMo
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- tokens
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 2.6 × 10¹⁸ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
From author communication: Precision: float32 Hardware: 4 GPU NVIDIA 1080Ti NVIDIA 1080Ti: 1.06E+13 Compute: 7 GPU-days 0.4 * 1.06E+13 FLOP/s * 7 days * 24h/day * 3600s/h = 2.56E+18
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Open — downloadable
- Modell hozzáférés
- Open weights (unrestricted)
- Képzés kód
- Open source
MIT license https://github.com/TalSchuster/CrossLingualContextualEmb
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
- Hivatkozások
- 221
"our method consistently outperforms the previous state-of-the-art on 6 tested languages" "Table 3 summarizes the results for our zero-shot, multi-source experiments on six languages from Google universal dependency treebank version 2.0." "Table 5 summarizes the results, showing that our algorithm outperforms the best model from the shared task by 5.05 LAS points and improves by over 10 points over a FASTTEXT baseline"
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Cross-lingual alignment of contextual word embeddings, with applications to zero- shot dependency parsing.
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
Cross-lingual alignment ki lett adva által Tel Aviv University,Massachusetts Institute of Technology (MIT), az országban rögzítve mint Israel, alatt April 2019. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása translation.
A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, ELMo. Ez a szokásos módja egy specializált modell előállításának.
Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted.
Mi került a felépítésébe
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 2.6 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A kiválasztási kritériuma: sOTA improvement.
Válaszok
Cross-lingual alignment — gyakori kérdések
Cross-lingual alignment— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.6 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
Cross-lingual alignment— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Nem tudjuk megmondani. Nyílt súlyai vannak, de a paraméterek számát nem tették közzé, és minden memória- és sebességszámítás ebből a számból indul. Inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést.
Cross-lingual alignment— Nyílt forráskódú?
Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.
Cross-lingual alignment— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Cross-lingual alignment— Ki készítette ezt?
Kiadta Tel Aviv University,Massachusetts Institute of Technology (MIT), alapján Israel, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
Cross-lingual alignment— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2019. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Cross-lingual alignment— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot translation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
Cross-lingual alignment— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..