BPE

Pesi chiusi University of Edinburgh August 2015

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
University of Edinburgh
Tipo di organizzazione
Academia
Paese
United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Pubblicato
31 August 2015
Autori
R Sennrich, B Haddow, A Birch

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Language
Compito
Translation

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.

Dati di addestramento
50,000,000 tokens

[WORDS] "We perform experiments on data from the shared translation task of WMT 2015. For English→German, our training set consists of 4.2 million sentence pairs, or approximately 100 million tokens. For English→Russian, the training set consists of 2.6 million sentence pairs, or approximately 50 million tokens" 100M tokens, around half will be in English, 0.75 words per token

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Perché è monitorato
Highly cited
Citazioni
8,685

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units
Ultimo aggiornamento
25 May 2026

Cosa significano i numeri

Da dove è venuto

BPE è stato pubblicato da University of Edinburgh, nel paese registrato come United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante August 2015. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di translation.

Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.

Come è stato addestrato

L'addestramento ha consumato un corpus di circa 50,000,000 token di testo

Il motivo per cui appare in questo catalogo è: highly cited.

Risposte

BPE — domande comuni

01

BPE— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da University of Edinburgh, basato su United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, un'organizzazione categorizzata come academia.

02

BPE— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in August 2015. 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.

03

BPE— 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.

04

BPE— 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.

05

BPE— è open-source?

La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.

06

BPE— quanti parametri ha?

Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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.