TransE
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Universite de Technologie de Compiègne – CNRS,Google
- Tipo di organizzazione
- Academia,Industry
- Paese
- France, United States of America
- Pubblicato
- 5 December 2013
- Autori
- Antoine Bordes, Nicolas Usunier, Alberto Garcia- Duran, Jason Weston, and Oksana Yakhnenko
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Entity embedding
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Parametri
- 942M
- Dati di addestramento
- 17,500,000 tokens
Based on the TransE architecture, the authors give a formula for how the model size scales with the dimensionality of the dataset. The model scale is proportional to: k*(n_e+n_r) where k is the embeddings dimension, n_e is the number of entities, and n_r is the number of relationships. They studied using the TransE model for two datasets: FB15k and FB1M. The FB15k model has 810000 parameters. FB15k has 14951 entities and 1345 relationships. FB1M has 1000000 entities and 23382 relationships. Th…
"it can be successfully trained on a large scale data set with 1M entities, 25k relationships and more than 17M training samples"
Addestramento computazionale
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto costato l'addestramento, non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Addestramento computazionale
- 1.3 × 10¹⁸ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
8 GPUs (they don't specify which, so I used the average for FP32 for 2017 from the write-up table) 8 hours 0.33 util rate
Il training run
Cosa è stato fisicamente necessario per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha richiesto dalla rete elettrica.
- Compute cost
- $30
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Frontier model
- Yes
- Perché viene tracciato
- Highly cited
- Registrare fiducia
- Speculative
- Citations
- 8,347
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Translating Embeddings for Modeling Multi- relational Data
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Where it came from
TransE was published by Universite de Technologie de Compiègne – CNRS,Google, in France, in December 2013. The organisation is categorised as academia,Industry.
It works in Language, and is recorded as doing entity embedding.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Training and provenance
Training it took roughly 1.3 × 10¹⁸ FLOP of computation — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
Around 17,500,000 tokens went into training it.
Its inclusion criterion is highly cited.
Risposte
TransE — Domande frequenti
How many parameters does TransE have?
TransE has 942M parameters. Based on the TransE architecture, the authors give a formula for how the model size scales with the dimensionality of the dataset. The model scale is proportional to: k*(n_e+n_r) where k is the embeddings dimension, n_e is the number of entities, and n_r is the number of relationships. They studied using the TransE model for two datasets: FB15k and FB1M. The FB15k model has 810000 parameters. FB15k has 14951 entities and 1345 relationships. FB1M has 1000000 entities and 23382 relationships. Therefore, the FB1M model will be bigger than the FB15k model by a factor of (23382e6)/(14951*1345) => N = 8.1e5 * (23382e6)/(14951*1345) = 942e6. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created TransE?
TransE was published by Universite de Technologie de Compiègne – CNRS,Google, based in France, categorised as academia,Industry.
When was TransE released?
TransE was published in December 2013. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is TransE used for?
TransE works in Language, and is recorded as handling entity embedding. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train TransE?
Around 1.3 × 10¹⁸ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run TransE?
None. TransE is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is TransE open source?
The licensing for TransE was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.