GNMT
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 26 September 2016
- Autori
- Yonghui Wu, Mike Schuster, Zhifeng Chen, Quoc V. Le, Mohammad Norouzi, Wolfgang Macherey, Maxim Krikun, Yuan Cao, Qin Gao, Klaus Macherey, Jeff Klingner, Apurva Shah, Melvin Johnson, Xiaobing Liu, Łukasz Kaiser, Stephan Gouws, Yoshikiyo Kato, Taku Kudo, Hideto Kazawa, Keith Stevens, George Kurian, Nishant Patil, Wei Wang, Cliff Young, Jason Smith, Jason Riesa, Alex Rudnick, Oriol Vinyals, Greg Cor…
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Translation
- Approccio
- Reinforcement learning
- Formato numerico
- FP32
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 278M
- Dati di addestramento
- 720,000,000 tokens
- Epoche
- 1
Table 5 in 'Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer' https://arxiv.org/abs/1701.06538
[WORDS] " On WMT En→Fr, the training set contains 36M sentence pairs. On WMT En→De, the training set contains 5M sentence pairs." "we also test GNMT on Google’s translation production corpora, which are two to three decimal orders of magnitudes bigger than the WMT corpora for a given language pair." 41M sentence pairs * 2 sentences per pair * 15 words/sentence * 10^2.5
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 6.6 × 10²¹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware,Third-party estimation
From AI and Compute: "sqrt(10 * 100) factor added because production model used 2-3 orders of magnitude more data, but only 1 epoch rather than 10. 96 K80 GPU’s * 9 days * 8.5 TFLOPS * 0.33 utilization * sqrt(10 * 100) = 6.9e6 PF = 79 pfs-days" source: https://openai.com/blog/ai-and-compute/ https://www.wolframalpha.com/input?i=96+*+9+days+*+8.5+TFLOPS+*+0.33+*+sqrt%281000%29
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA Tesla K80
- Chip-ore
- 655,730
- Costo di calcolo
- $201,332
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Hosted access (no API)
- Codice di addestramento
- Unreleased
presumably deployed via Google translate
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Modello Frontier
- Yes
- Perché è monitorato
- Highly cited
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 7,254
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
GNMT è stato pubblicato da Google, nel paese registrato come United States of America, durante September 2016. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di translation.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Come è stato addestrato
Il run di addestramento ha consumato circa 6.6 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla K80. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il set di addestramento si aggirava attorno a 720,000,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: highly cited.
Risposte
GNMT — domande comuni
GNMT— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 6.6 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla K80. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
GNMT— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
GNMT— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
GNMT— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 278M. Table 5 in 'Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer' https://arxiv.org/abs/1701.06538. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
GNMT— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
GNMT— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2016. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
GNMT— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di translation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.