SDE
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Carnegie Mellon University (CMU),Google Brain,Monash University
- Organisatietype
- Academia,Industry,Academia
- Land
- United States of America, Australia
- Gepubliceerd
- 9 February 2019
- Auteurs
- Xinyi Wang, Hieu Pham, Philip Arthur, Graham Neubig
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Translation
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- Training gegevens
- tokens
"The batch size is set to be 1500 words. We evaluate by development set BLEU score for every 2500 training batches"
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Cloud leverancier
- Amazon Web Services
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- Unreleased
- Training code
- Open (non-commercial)
https://github.com/cindyxinyiwang/SDE
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Unknown
"Experiments on a standard dataset of four low-resource languages show consistent improvements over strong multilingual NMT baselines, with gains of up to 2 BLEU on one of the tested languages, achieving the new state-of-the-art on all four language pairs"
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Multilingual Neural Machine Translation With Soft Decoupled Encoding
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
SDE werd gepubliceerd door Carnegie Mellon University (CMU),Google Brain,Monash University, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens February 2019. De publicerende organisatie is geclassificeerd als academia,Industry,Academia.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van translation.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
De inclusiecriteria: sOTA improvement.
Antwoorden
SDE — veelgestelde vragen
SDE— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
SDE— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Carnegie Mellon University (CMU),Google Brain,Monash University, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia,Industry,Academia.
SDE— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in February 2019. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
SDE— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van translation. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
SDE— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
SDE— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.