Phrase-based translation
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
- University of Southern California
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 1 May 2003
- Szerzők
- Philipp Koehn, Franz Josef Och, Daniel Marcu
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Translation
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
- 9.2M
- Képzési adatok
- 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.
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Hivatkozások
- 4,270
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Statistical Phrase-Based Translation
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
Phrase-based translation ki lett adva által University of Southern California, az országban rögzítve mint United States of America, alatt May 2003. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása translation.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 20,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
Phrase-based translation — gyakori kérdések
Phrase-based translation— Mikor adták ki?
Kibocsátották a May 2003. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Phrase-based translation— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot translation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Phrase-based translation— 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.
Phrase-based translation— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Phrase-based translation— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 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. 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.
Phrase-based translation— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Southern California, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
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..