RNMT+
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
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
- Google AI
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 26 April 2018
- Szerzők
- Mia Xu Chen, Orhan Firat, Ankur Bapna, Melvin Johnson, Wolfgang Macherey, George Foster, Llion Jones, Niki Parmar, Mike Schuster, Zhifeng Chen, Yonghui Wu, Macduff Hughes
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Translation
- Megközelítés
- Supervised
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 378.9M
- Képzési adatok
- tokens
- Epochok
- 8.5
from Table 3 RNMT+
"We train our models on the standard WMT’14 En→Fr and En→De datasets that comprise 36.3M and 4.5M sentence pairs, respectively" "For RNMT+, we use sentence-level cross entropy loss."
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
- 1.8 × 10¹⁹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware,Operation counting
32 * 9.3 TFLOPS * (120 * 3600) * 0.3 = 3.86e19 (number of gpus) * (peak flops) * (seconds) * (assumed utilization rate) "All models were trained with synchronous training. RNMT+ and ConvS2S were trained with 32 NVIDIA P100 GPUs", training time is 120h from Table 1. Alternatively, typical inference is 2.81e10 FLOP, there are 36.3M examples in the dataset, and they train for 8.5 epochs: 2.81e10 * 36.3M * 8.5 = 8.7e18 Geometric mean: sqrt(3.86e19 * 8.7e18) = 1.83e19
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA P100
- Használt chipek
- 32
- Chip-óra
- 3,840
- Fali óra idő
- 120 hours
- Teljesítményfogyasztás
- 16.6 kW
from Table 1
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
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 504
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- The Best of Both Worlds: Combining Recent Advances in Neural Machine Translation
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
RNMT+ ki lett adva által Google AI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt April 2018. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása translation.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Hogyan lett betanítva
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 1.8 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA P100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
RNMT+ — gyakori kérdések
RNMT+— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
RNMT+— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
RNMT+— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 378.9M. from Table 3 RNMT+. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
RNMT+— Ki készítette ezt?
Kiadta Google AI, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
RNMT+— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2018. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
RNMT+— 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.
RNMT+— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.8 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA P100. 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.
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..