NMT Transformer 437M
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Google,Bar-Ilan University
- Typ organizacji
- Industry,Academia
- Kraj
- United States of America, Israel
- Opublikowany
- 28 February 2019
- Autorzy
- Roee Aharoni, Melvin Johnson, Orhan Firat
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Translation
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 437.7M
- Dane treningowe
- tokens
"Regarding the model, for these experiments we use a larger Transformer model with 6 layers in both the encoder and the decoder, model dimension set to 1024, hidden dimension size of 8192, and 16 attention heads. This results in a model with approximately 473.7M parameters."
96M total examples, per Table 4. One sentence per example?
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 539
"We report results on the publicly available TED talks multilingual corpus where we show that massively multilingual many-to-many models are effective in low resource settings, outperforming the previous state-of-the-art while supporting up to 59 languages."
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Massively Multilingual Neural Machine Translation
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
NMT Transformer 437M został opublikowany przez Google,Bar-Ilan University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas February 2019. Kategoria, do której należy wydawca, to industry,Academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie translation.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Szkolenie i pochodzenie
Kryterium włączenia: sOTA improvement.
Odpowiedzi
NMT Transformer 437M — częste pytania
NMT Transformer 437M— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w February 2019. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
NMT Transformer 437M— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie translation. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
NMT Transformer 437M— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
NMT Transformer 437M— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
NMT Transformer 437M— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 437.7M. "Regarding the model, for these experiments we use a larger Transformer model with 6 layers in both the encoder and the decoder, model dimension set to 1024, hidden dimension size of 8192, and 16 attention heads. This results in a model with approximately 473.7M parameters.". Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
NMT Transformer 437M— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google,Bar-Ilan University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.